Funding Frontiers: Public Policing, ‘User Pays’ Policing and Police Foundations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Public police and security agencies in Western countries must be funded to operate. Such resources are required to pay for personnel and technologies. For decades, this funding is assumed to have come from state revenues, generated through taxes and dispersed by various levels of government. Rarely have public agencies been funded directly by private sources. For private corporate security units, the converse is also true: funding has traditionally come directly from the organisation of which they are a part, namely private corporations. These units do not receive public monies for their operations. Yet it is in the public realm where funding arrangements are adopting a different appearance on policing and security frontiers. This chapter explores new and neglected funding frontiers of policing and security provision. First, we discuss what is aptly called ‘user pays’ policing and related funding arrangements (Ayling and Shearing, 2008; Lippert and Walby, 2014). This is followed by a detailed account of several kinds of users and their understandings of these practices. We next identify some emerging trouble on this frontier, as well as looking at how it is being problematised and governed. One source of trouble in the US, as well as a means of responding to problems stemming from these arrangements, has been the emergence of for-profit ‘user pay’ brokers. We call these brokers ‘vampires’ on the frontier, because they siphon off a percentage of the pay destined in some departments to public police, to cover their underlying costs. We then explore an equally significant funding broker: the public police foundation (Walby et al, 2017). We elaborate on foundation practices in the US and Canada, and include a discussion about foundations and police museum narratives as they concern funding frontiers. To generate further insights about funding frontiers, we compare these developments in North America to the current funding context in the UK. The chapter concludes by raising questions about ‘user pays’ and foundation arrangements for public accountability and transparency in Western countries. ‘User pays’ policing: tollbooths on the funding frontier Many police departments in North America and beyond now offer ‘user pays’ public policing. This kind of policing is happening in Canada, the US, as well as in Australia (Robertson, 2013) and the UK (Barrett, 2016).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».