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Enregistrement W4387975103 · doi:10.60082/2817-5069.3923

Policing in the Shadow of Legality: Pretext, Leveraging, and Investigation Cascades

2023· article· en· W4387975103 sur OpenAlexaffvenue
Terry Skolnik

Notice bibliographique

RevueOsgoode Hall law journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPretextPrinciple of legalityLaw enforcementEnforcementDiscretionShadow (psychology)Political scienceLawDeterrence theoryComputer securityCriminologyLaw and economicsBusinessPsychologySociologyComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Police officers often exercise their authority at the boundary of legality. Two of policing’s features contribute to this tendency: first, the scope of certain police powers is unclear; second, officers enjoy broad discretion to initiate proactive police encounters. This article argues that these interrelated features of policing result in three law enforcement phenomena: pretext, leveraging, and investigation cascades. Pretext denotes that police officers invoke lawful justifications to pursue unlawful aims. Leveraging implies that officers exploit individuals’ psychological vulnerabilities to secure compliance or to receive consent to engage in more intrusive investigatory tactics. Investigation cascades occur when officers gather information through police powers with low burdens of proof to exercise more invasive investigation tactics with stricter burdens of proof. This article demonstrates how criminal procedure fails to adequately protect individuals against pretext, leveraging, and investigation cascades. It concludes with a set of concrete proposals to address these three law enforcement phenomena.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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