Confidence, Training, and Barriers for Canadian Law Enforcement in Cases of Luring, Sexual Abuse, and Child Sexual Abuse Imagery
Notice bibliographique
Résumé
The exponential growth of Internet access has generated new platforms for child sexual abuse. The Internet serves as a platform for luring children to engage in sexual activity and also for accessing, distributing or producing sexually explicit material featuring children (“child sexual abuse imagery” (CSAI)). Both types of offenses have been criminalized in various jurisdictions around the world, compelling law enforcement professionals to detect, identify, investigate, and refer such offenses for prosecution. This study was conducted to understand law enforcement training, confidence, and barriers to responding to three categories of criminal activity involving the online sexual exploitation of children: (1) luring, (2) creation and distribution of CSAI, and (3) sexual abuse. This study surveyed two separate police units responsible for investigating sex crimes and/or child abuse in two large Canadian cities. More participants reported encountering a suspected or confirmed case of child sexual abuse within the last year than a case of luring or CSAI (57%, 45%, and 35%, respectively). Participants indicated they had received more formal training on investigating sexual abuse than luring or CSAI and felt less confident in their ability to investigate crimes involving technology and online platforms than other types of investigations. Participants were also more likely to encounter barriers relating to the “soft skills” of working with youth and their families relative to the “hard skills” of investigating criminal activity. Due to the exponential growth of online sexual abuse and the need for nimble and technologically savvy investigative responses, law enforcement should receive more formal training in all areas of online child sexual exploitation, including the criminal offenses of luring and CSAI.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».