Can Police Officers Foresee the Future? Predicting Outcomes from Thin Slices of Police-Public Encounters
Notice bibliographique
Résumé
Thin slice studies are studies that examine judgments based on brief exposure to expressive behaviours or still images.Only one previous study has examined the prediction of outcomes within a law enforcement context from thin slices of a police-public encounter, and it demonstrated that experienced officers outperformed less experienced officers in terms of the quality, appropriateness, and accuracy of their predictions (Suss & Ward, 2012).The present study extends this research by examining how a range of factors -including operational years of experience and training, familiarity with the encounter, confidence in the prediction, and thin slice length -impact prediction accuracy.Participants with varying levels of police experience and training were recruited.Participants viewed 16 randomly ordered videos (half of these were 10 seconds and half were 30 seconds in length) depicting a thin slice of a police-public encounter.After each video, the participant was asked to predict whether the subject would harm or attempt to harm the officer(s).My results demonstrated that higher levels of training, greater familiarity, and greater confidence in one's predictions was associated with greater odds of providing an accurate response; operational years of policing experience was not associated with this outcome.My results also demonstrated that most of these variables' relationships with prediction accuracy disappear when examining longer thin slices (i.e., 30-second videos), and have slightly larger effects when examining shorter thin slices (i.e., 10-second videos).Finally, specialized police training, years of experience, and familiarity were, in turn, found to predict greater confidence in one's predictions.These findings and their implications are discussed.Keywords: anticipation, outcome prediction, thin slice, police-public encounter, expertise, training, schema, use-of-force I would also like to extend my gratitude to the police collaborators who assisted me with developing the concept for this project, which I was fortunate to be able to see grow and make my own.I am also thankful for their help with participant recruitment,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».