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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».