Aligning police practice with hate crime theory: The case for using risk assessments to improve police response to victims of hate
Notice bibliographique
Résumé
In England and Wales, police forces have been urged to improve their response to victims. Despite this, many victims continue not to report to police, and those that do often report distrust and dissatisfaction with police response. Across the hate crime strands, victims have little confidence in the capacity of police to act empathetically, to respond to hate crime effectively, or to take hate crime victimisation seriously. In this paper, we argue that risk assessments (RAs) represent a useful tool to bridge the gap between the reality of hate crime victimisation and current practice. We suggest that RAs – tools designed to assess a victim’s risk of potential future victimisation – can not only help the police to implement safeguarding but also provide a fuller understanding of the impact and harms of hate crime, so that police have a more holistic perspective. The use of RA may ensure that victim perspectives remain at the centre of police response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,161 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,035 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».