Police Homicides: The Terror of “American Exceptionalism”
Notice bibliographique
Résumé
Police-on-civilian homicides have become a critical social issue in the US in recent years due to newly emerging information on the parameters of the problem and the often egregiousness of the killings. Key to the heightened attention is the increasingly widespread recording and sharing of these gruesome killings via cell-phone cameras, social media, and police cameras. Particularly disturbing is the virtual impunity from sanctions accorded nearly all such shooters, along with the startling frequency of the shootings in the US, as compared with other advanced societies. Over 1,000 persons have been killed by police annually in the US in recent years, with nearly all shot to death, and the remainder tasered, beaten, or otherwise slain. In the first 24 days of 2015, 59 persons were killed by police in the US, whereas only 55 persons were correspondingly slain in the UK in the last 24 years. Similar imbalances exist compared with other advanced nations (e.g., Germany, Japan, Canada, France, and Denmark) in both absolute and relative numbers. While a proportion of the US shootings may have been justified (e.g., suspects pointed weapons or shot at police), most involved lesser provocations and the vast majority could have been avoided if the developing de-escalation techniques had been employed. Although more Whites than Blacks are slain by police, the role of racism in the killings of many Blacks is evident from their substantially disproportionate numbers, and from the comparatively trivial nature of their provocations. Overall, Blacks are between two and three times as likely to be killed than Whites.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».