Effect of racial misclassification in police data on estimates of racial disparities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on race and policing increasingly draws upon data collected by police officers to estimate racial disparities in police contact. Many of these data sets, however, rely on officer perception of a stopped person's race, which may be inconsistent with how those individuals self‐identify. Furthermore, researchers frequently benchmark contact data where race is perceived by police officers against census and survey data where race is self‐identified. We argue that discordance between how individuals self‐identify and how they are classified by officers can bias estimates of racial disparities. Using a unique data set, which allows us to compare officers’ racial classification of stopped persons with those same persons’ racial self‐identification, we characterize rates of racial misclassification in administrative police records. We find evidence of racial misclassification in police records, especially among Hispanic and Asians/Pacific Islanders. We find that officer classification of Hispanics as (non‐Hispanic) White is the most common form of racial misclassification in our sample and that its substantive consequences are significant. Specifically, we find that officer classification of Hispanics as White may lead analysts to incorrectly conclude that Hispanics are no more likely than Whites to be cited by police.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle