Police body‐worn camera policies as democratic deficits? Comparing public support for policy alternatives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary Policies that govern the use of body‐worn cameras (BWCs) by police vary widely between American cities. However, it is currently unclear whether citizen preferences for these policies vary in a similar manner. More specifically, do BWC policies reflect citizen preferences or are existing policies disfavored by a majority of the public? To investigate these questions, we randomly sampled 1000 respondents for each of the three representative metropolitan areas, Los Angeles, CA; Seattle, WA; and Charlotte, NC, in addition to a further 1000 Americans across the country to inquire about policy preferences. We found that most respondents prefer the BWC policies recommended by the American Civil Liberties Union (ACLU) to those currently implemented in their regional police departments. In other words, elements of the BWC policies in Los Angeles, Seattle, and Charlotte do not reflect residents’ preferences. Policy Implications The policy stating that footage access should be given to parents of minors, a deceased subject's family members, or anyone filmed in an encounter, a model promoted by ACLU, is a clear favorite in the United States at large, but also in the three cities we studied. The policy stating that footage access should not be given to superior officers to find disciplinary infractions, also backed by the ACLU, is less popular among Americans at large and residents of Seattle. Beyond the high support for BWCs within the American population, decision makers need to make sure that the policies that govern the use of this tool respect democratic principles. Therefore, the voice of citizens needs to be heard to avoid a democratic deficit.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».