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Enregistrement W4404127423 · doi:10.1093/police/paae100

Masculinity contest cultures and organizational outcomes in police organizations

2024· article· en· W4404127423 sur OpenAlexaffabout
Ryan Buhrig

Notice bibliographique

RevuePolicing A Journal of Policy and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONTESTMasculinityOrganizational culturePsychologyCriminologyPolitical scienceSocial psychologySociologyPublic relationsGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As a male-dominated occupation that has historically valued strength, risk-taking, and control, policing may be particularly susceptible to masculinity contest cultures (MCC), characterized by social norms that valorize physical ability, avoid weakness, prioritize work, and promote dominance. Through surveys of patrol officers from five Canadian police agencies (n = 238), this study explored the existence of MCCs and their relationship with organizational outcomes. The study suggested that an officer’s perception of their work within an MCC can predict job engagement (b = −0.48, P < .001), work meaning (b = −0.35, P < .001), self-reported performance (b = −0.07, P < .001), and turnover intention (b = 0.07, P < .001) when controlling for gender, supervisory status, years of police service, and university education. Additionally, university degrees were a significant positive predictor of MCC scores (b = 2.40, P < .01), indicating that university-educated police officers perceive their workplace cultures as more masculine. As the first study that related MCCs to university education, job engagement, and work meaning in policing, it advances our understanding and provides insights into how these cultures relate to organizational outcomes. The results also have implications for policy and police administration.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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