Current problems of psychology in the field of law enforcement: concepts, approaches, technologies (Vasilievsky readings - 2023) (analytical review of international research-to-practice conference)
Notice bibliographique
Résumé
The article presents an overview of the research-to-practice conference «Current problems of psychology in the field of law enforcement: concepts, approaches, technologies» (Vasilievsky Readings - 2023), which is dedicated to the memory of the Soviet scientist-psychologist, Doctor of Psychological Sciences, Professor, Honored Scientist of the Russian Federation Vladislav Leonidovich Vasiliev.
 The research results of scientific schools of the Russian Federation, People’s Republic of China, the Kyrgyz Republic, the Republic of Armenia, the Republic of Belarus, the Republic of Kazakhstan, the Republic of Uzbekistan on the following problems were presented at the conference: improvement of psychological work in the system of moral and psychological support for the activities of internal affairs bodies; introduction of achievements of psychology in practice of crime detection and investigation; psychological support for the implementation of law enforcement officers operational and service tasks, including in special conditions; protection of law enforcement officers from destructive informational and psychological impact.
 The results of the conference demonstrate the need to combine the efforts of various scientific psychological schools from different countries to achieve law enforcement goals, protect public order, ensure public safety and well-being of people around the world.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».