Jurisdictional overlap: The juxtaposition of institutional independence and collaboration in police wrongdoing investigations
Notice bibliographique
Résumé
Introducing multiple layers of “independent” structures has become a go‐to strategy for public agent oversight. The question remains whether such decentralized, overlapping structural arrangements of oversight reduce regulatory uncertainty and produce better policy outcomes. Using the case study of Ontario, Canada, I examine the consequences of institutional layering for the specific and broader goal of independent oversight and democratic policing, respectively. Semi‐structured interviews with oversight officials and other key stakeholders as well as past governmental reports that led to the police oversight reform are analyzed to study the gap between the policy intention and outcome. I found that multiple “independent” investigatory agencies are meant to operate concurrently within an integrated system to ensure a responsive and comprehensive oversight system. However, their structural separation obstructs collaboration among the external agencies, causing various dysfunctional bureaucratic behaviors that undermine the overarching intention. The disconnect among different oversight authorities exacerbates their reliance on internal police‐led procedures for all police misconduct inquiries. Implications of my research extend beyond policing and further the study of overlapping regulatory oversight and structural reform through institutional layering.
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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 | 0,026 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,043 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».