Impossible or Inevitable?: Suggestions for Future Youth - Police Communication Online
Notice bibliographique
Résumé
A lack of provincial standardization for social media use by Ontario police officers has limited the progression and success of community policing among young populations. The abundant success of police-youth communications in-person is evident in studies from studies by Anderson et al. (2007), Hinds (2007), and Leroux & McShane (2017); these results suggests that increased social media communications between youth and officers would prove beneficial. However, the barrier between the community policing principles outlined in Ontario’s Mobilization and Engagement Model (MEM) and actual police practice echo structural issues that have plagued Ontario policing for decades. Recent literature from Hawkes (2016) and earlier literature from Leighton (1991) demonstrate the ongoing struggle to translate theory into practice. Combining a qualitative content analysis of Twitter data alongside semi-structured interviews with police officers, this study identified MEM strategies used by officers on social media, as well as additional strategies introduced by officers on an individual basis. Findings indicate that there are inconsistencies between officer perceptions of their communications with youth and that of their actual practice. The discovery of four additional strategies used to accomplish community policing on social media suggests that the MEM should be restructured to accommodate for technological advances. Officer social media use varied but a strong commonality included the fear of damaged reputation or job loss-- indicating a greater need for standardization to instill confidence in officer social media use. While provincial standardization would benefit officers, it should not be restrictive as humanistic elements such as information dissemination and personalization derived from officer freedom on social media were most often noted as beneficial to both officers and youth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».