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Enregistrement W4402017736 · doi:10.1080/10439463.2024.2392818

‘The ones in red:’ people who use drugs’ experiences of the Janus-faced nature of police volunteerism

2024· article· en· W4402017736 sur OpenAlexafffundabout
Katharina Maier, Carolyn J. Greene, Kaitlyn Hunter, Marta Marika Urbanik

Notice bibliographique

RevuePolicing & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of WaterlooAthabasca UniversityUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésJanusPublic relationsCriminologySociologyPsychologyBusinessPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Championed as an economic strategy to enhance community safety and reduce the need for formal police response to social disorder, volunteer policing groups have become a common sight in many urban centres. They represent a key element of police civilianisation, with existing research unmasking how they differ from other civilian personnel and their relationship with sworn police officers. Far less, however, is known about how marginalised groups, such as People Experiencing Houselessness (PEH) and People Who Use Drugs (PWUD), experience and perceive police volunteers. Drawing upon 50 semi-structured interviews with unhoused PWUD in Lethbridge, Alberta (Canada), we interrogate how participants experienced, perceived, and engaged with an unpaid police volunteer group responsible for addressing downtown community safety – the Lethbridge Police Service’s Ambassador Watch Programme (The Watch). Our findings show participants held diverse and often conflicting perceptions of this group, with The Watch serving as 1) caring agents, 2) agents of surveillance and control, and 3) a medium for police intervention. We argue that despite some of the benefits provided by police volunteer groups, they may exacerbate harm and feelings of insecurity for marginalised people when organised and managed by police agencies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,024
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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