Notice bibliographique
Résumé
Abstract The changing and increasingly complex nature of violent extremism has prompted important changes to the ways police in Canada and the United States understand and respond to this violence. A burgeoning research literature examines the reasons underpinning these changes, documents the corresponding expansion of national security apparatuses in both countries and the policy and operational innovations that drove this expansion, and raises important questions about the way forward: Can an operational combination of enforcement and prevention-based programming complement and supplement one another in ways that improve the police response to extremist violence? How have public health frameworks been deployed in the context of police co-led extremism prevention programming? What are the most salient operational challenges for police and partner agencies? Is it possible to ensure that the police response is equitable and effective in responding to the current threat landscape? What role can research and evidence-based practice play to inform and assess the efficacy of current approaches? Such questions mirror the ways traditional, reactive, and enforcement-based approaches to policing violent extremism have been morally interrogated as the primary response to this violence. Lessons learned from an overemphasis on such approaches are imperative to the development of effective, legally and socially responsible approaches for responding to extremist violence in North America.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».