Notice bibliographique
Résumé
Les caméras corporelles sont de plus en plus utilisées par les services de police du monde entier. Grâce à une enquête menée auprès de tous les services de police fédéraux, provinciaux, municipaux et des Premières Nations du Canada, il se dégage que 36 des 172 services de police canadiens ont déclaré avoir utilisé des caméras corporelles en 2022. Le présent article propose également une évaluation, sous forme de tableau de bord, de toutes les procédures disponibles régissant l’utilisation des cameras corporelles au Canada ( N = 27), documentant la mesure dans laquelle ces procédures abordent les questions fondamentales liées à la réglementation en matière d’utilisation de ces caméras. Les thèmes clés des procédures se répartissent en six catégories générales: attentes du programme des cameras corporelles, attentes des utilisateurs de cameras corporelles, attentes des superviseurs de cameras corporelles, attentes en matière de conservation et de stockage des données, attentes en matière de divulgation des vidéos, et considérations supplémentaires. Les procédures présentent une grande cohérence. Presque toutes ces procédures fournissent des directives en matière d’activation, exigent la notification du sujet dès que cela est raisonnablement possible, ne permettent pas que les images captées par les cameras corporelles se substituent à d’autres formes de preuves, et autorisent les utilisateurs à visionner les images. Toutefois, certains sujets sont abordés de manière beaucoup moins cohérente, avec un petit nombre de procédures présentant des commentaires sur la mise en mémoire tampon de la caméra et les pratiques sensibles aux victimes, ainsi que la communication de renseignements dans l’intérêt du public. Le présent article plaide pour une normalisation continue des procédures régissant l’utilisation des caméras corporelles à travers le Canada (et les mécanismes de gouvernance policière de manière plus générale) afin d’appuyer une prestation des services de police cohérents et de haute qualité partout dans le pays.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».