A Change is Gonna Come: Positive Perspectives on Change in Police Organizations
Notice bibliographique
Résumé
This symposium examines and promotes positive organizational change within law enforcement agencies. Its main goal is to advance the understanding and application of Positive Organizational Scholarship (POS) principles in the complex landscape of policing by bringing together various perspectives, experiences, and research findings. Since its inception, Positive Organizational Scholarship (POS) has emphasized the importance of building strengths, fostering positive relationships, and initiating substantial changes in organizations. Based on this philosophy, the symposium adopts a POS approach, acknowledging that organizations thrive when they prioritize what works. This perspective offers a valuable lens to explore novel strategies and interventions that cultivate positivity, resilience, and flourishing in the face of work challenges within the law enforcement context. Ultimately, the symposium highlights innovative strategies, interventions, and approaches that facilitate positive transformations, improve relationships, and tackle challenges within law enforcement organizations. Through an in-depth examination of various initiatives, including procedural justice training, implicit bias training, and the restructuring of specialized units, as well as the negotiation of collective bargaining agreements, this symposium aims to contribute meaningful insights and promote positive change practices in law enforcement. Strengths-Based Change in a Police Specialty Unit: Empowering through Insider Action Research (IAR) Author: David Anderson; Des Plaines Police Department Positive Organizational Scholarship and Procedural Justice: A New Approach to Change Author: Madison Charman; Barrie Police Service Author: Rylan Simpson; Simon Fraser U. Encouraging Positive Interpersonal Interactions through Unconscious Bias Training Author: Hina Kalyal; London Police Service/Huron College Author: Mirit K. Grabarski; Lakehead U. Author: Megha Yadav; U. of Wisconsin, Milwaukee Author: Maria Mouratidou; U. of Cumbria, UK Implementation of the Peel Divisional Special Constable (DSC) Pilot Program Author: Cole Heffren; Peel Regional Police Service Rowing in the Same Direction: A POS Framework for Strategic Planning in Police Organizations Author: Hector Perez; Hamilton Police Service Author: Amanda Gill; Hamilton Police Service
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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 | 0,002 |
| 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 ».