Technical-tactical behavior analysis of general duty police officers during non-compliant suspect apprehensions: A novel approach to establish minimum force requirements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While effective apprehensions of non-compliant suspects are central to public safety, the minimal force needed to transition a suspect from standing to the ground, vital for apprehension success, has not been established. OBJECTIVE: To examine the technical-tactical behaviors of general duty police officers during simulated apprehensions and quantify the minimum force required to destabilize non-compliant suspects. METHODS: Task simulations conducted with 91 officers were analyzed to identify common grappling movements, strikes, control tactics, and changes in body posture. A separate assessment of 55 male officers aimed to determine the minimum force required for destabilization in five body regions (wrist, forearm, shoulder, mid-chest, and mid-back). Data are presented as mean±standard deviation. RESULTS: On average, apprehensions took 7.3±3.2 seconds. While all officers used grappling movements (100%) and the majority employed control tactics (75%), strikes were seldom used (4%). Apprehensions typically began with a two-handed pull (97%; Contact Phase), 55% then attempted an arm bar takedown, followed by a two-handed cross-body pull (68%; Transition/Control Phase), and a two-handed push to the ground (19%; Ground Phase). All officers began in the upright posture, with most shifting to squat (75%), kneel (58%), or bent (45%) postures to complete the apprehension. The minimum force required to disrupt balance differed across body regions (wrist: 54±12 kg; forearm: 49±12 kg; shoulder: 42±10 kg; mid-chest: 44±11 kg; mid-back: 30±7 kg, all P < 0.05), except between the shoulder and chest (P = 0.19). CONCLUSION: These findings provide insights that can enhance the design and accuracy of future apprehension evaluations and inform the optimization of law enforcement physical employment standards.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».