Police learning: examining the use of simulations in police training and the associated learning theories
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In addition to the cost savings, technology such as e-learning, hybrid learning and simulations are tools that are used to equip police force with the competencies and skills needed to protect the public and respond to the changing demographics. That is, the future of police training will be geared towards developing competencies to support existing training for police and the recruitment process that relies on technology and integrated crisis management systems. Simulations, robotics and reallife situations are vital in preparing the first responders and decision makers with the skills and competencies needed to respond effectively to a crisis. The successful design of the training strategies will provide police force with tactics that will enable them to offer the training in a suitable delivery medium. In this paper, we explore the use of simulations and virtual environments in police training, investigate examples of integrated simulation architectures and list how the various learning theories apply to police training. While there has been many research done around the use of simulations and virtual training in police force training, only very few provide information about the use of integrated simulation architecture and the application of learning theories in their training. Thus, comes the novelty of this paper. <div><br></div><div>Keywords: Virtual, Simulation, Police, Learning Theories, Public Safety, Crisis Management</div>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle