A diverting quarter century? Evidence-based police-led diversion 25 years on
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is more than 25 years since Lawrence Sherman delivered his ‘Ideas in American Policing’ lecture on ‘evidence-based policing’ for the US Police Foundation. The original work [Sherman LW (1998) Evidence-Based Policing. Ideas in American Policing. Washington, DC: Police Foundation], Sherman’s equally seminal study on ‘preventing crime’ [Sherman LW, Gottfredson D, MacKenzie D, et al. (1997) Preventing Crime: What Works, What Doesn’t, What’s Promising. Washington, DC: Office of Justice Programs] and the subsequent development of evidence-based policing in the ‘Triple T’ [Sherman LW (2013) The rise of evidenced-based policing: targeting, testing and tracking. In: Tonry M (ed.) Crime and Justice in America 1975–2025. Chicago: University of Chicago Press] have been immensely influential as well as, for some, controversial. In 1998, Sherman challenged scholars, practitioners and policymakers to use the ‘best available evidence’ to guide policy and practice. He then posed four questions: ‘What is it? What is new about it? How does it apply to a specific example of police practice? How can it be institutionalized?’. Taking the lead from Sherman's questions, this contribution to the 25-year anniversary collection focuses on one example – police-led diversion – to illustrate the development and challenges of institutionalizing evidence-based policing since 1998.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle