Police use- of-force issues in Canada A . ARSeNAUlT ANd T . HINTON
Notice bibliographique
Résumé
Overview Canada is a rather large multi-cultural country with a multitude of police agencies scattered throughout its vast width and breadth making the standardization of police use-of-force training difficult. The proliferation of social media sites though has shrunk the world so that we can all see how police are performing in the ‘global village’ while also exposing to Canadians how their own police officers utilize force, infrequently as that may be, in their own home towns. There are obvious ethical problems in this regard that are in need of addressing in keeping with Peelian1 Principles. The public will only remain supportive of those men and women in law enforcement if force to effect arrests is deemed to be both reasonable and necessary. Police departments, or ‘services’ as they are now prone to be called, face substantial community support issues as social media shines bright lights on back alleys patrolled by our watchdog police. Once-unblemished badges are being tarnished, largely through use-of-force issues. These problems arise from public perceptions about how and why police use force. Explained or not, the term ‘police brutality’ finds its way into the media by those who hold even the concept of police in disfavour. The police must be held accountable for the force used against the public hence the rise of intermediate weaponry and use-of-force models. These models attempt to train officers in proper use-of-force protocols while serving as guides in court in cases where use of force is an issue. It is impossible for any model to depict what an officer should do in every situation as physical altercations during arrests are too complicated, dynamic, and fluid to be depicted in a two-dimensional, static model. Some force used by police is unjustified because police officers are merely ordinary human beings doing an extraordinary, and often thankless, job. Police officers suffer from the same human frailties that everyone has and these can be largely corrected with proper training. Few occupations are attacked if they do something or if they fail to do something. It is hoped that more emphasis will resolve many use-of-force issues.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».