Notice bibliographique
Résumé
Evidence Based PolicingO ne of the questions that both of us have been asked over the past few years is: "What on earth made you get started on this evidence based policing (EBP) stuff?"This question has variously been asked with tones of skepticism, wonder, casual or pointed interest, and/or a certain degree of head shaking.Although our routes to becoming advocates for a movement that promotes the use of quality research in policing are very different-Renée started as a police officer and Laura as an academic researcher-we shared a common belief early on.That belief can succinctly be captured in the phrase: "we suck."For Laura, the pivotal moment came when asked to sit on an expert panel of the Canadian Council of Academies (CCA, 2014).The panel was tasked with the following mandate: predict the future of Canadian policing models based on the available research.There was only one small problem: chronic underfunding of Canadian policing research over the previous 30 years meant that the panel was unable to answer many basic, yet highly important, questions about contemporary policing.Predicting the future based on the Canadian work available would therefore be a nearly impossible task.Indeed, subsequent research into the size and scope of the canon of published Canadian policing studies revealed significant gaps in almost all aspects of policing, including training, recruitment, public oversight, operational issues, and others (Huey, 2016).The Canadian Society of Evidence Based Policing was launched in April 2015 as an effort to reinvigorate domestic policing research and spur home-grown innovation in the field.Renée learned about EBP through a serendipitous meeting at a police conference with Jim Bueermann, the now-retired chief of Redlands Police Department and the current President of the Police Foundation.Learning
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».