A Script Analysis of Successful Police Interventions Involving Individuals in Crisis
Notice bibliographique
Résumé
This study uses script analysis in criminology to identify steps and actions performed by police officers during their encounters with individuals in crisis to obtain their cooperation peacefully. Data were collected from 130 police reports. Descriptive and logistic regression analyses were respectively used to identify the main steps of police interventions and to estimate the effect of police actions on reactions from the person in crisis. A six-step script was identified: (1) receiving the emergency call; (2) arriving at the scene; (3) assessing the situation; (4) engaging with the person in crisis; (5) managing the situation; and (6) completing the intervention. During their interventions, officers use several techniques to obtain the cooperation of the person in crisis or de-escalate the crisis. Results indicate that support techniques (e.g., involving the person in finding a solution) lead to cooperation and permit effective de-escalation of the crisis. Conversely, individuals in crisis were less likely to cooperate or calm down when the police used nonphysical (e.g., using threats, disapproving of the person’s behavior) or physical control techniques (e.g., using constraint or intermediate weapons). Measures likely to improve police interventions with individuals in crisis are discussed, using the script analysis as a framework.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».