The diversity-dissent paradox: Navigating police and university recruitment challenges amidst campus protest dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Amidst the current wave of social activism sparked by the ongoing crisis in Israel-Palestine, universities across the United States, Canada and Australia are increasingly turning to law enforcement to address social unrest on their campuses. This has been met with vocal support from local politicians in the United States, some of whom advocate for the deployment of the National Guard. However, such reliance on state power comes at a time when law enforcement agencies and universities are grappling with significant challenges in recruiting new cadets and students, particularly from racialised and/or otherwise marginalised communities. This conceptual article delves into the intricate paradox facing both institutions today. While there is a pressing need for a police force that reflects the diversity of the communities it serves, much of police action, often involving the use of force, is directed at these very communities as they voice their grievances against perceived social injustices. Drawing on insights from anticolonial literature, historical and contemporary analyses of police interactions, this article elucidates how policing has historically served to uphold existing power structures and how, in certain cases, the continued alignment of police forces with elite interests exacerbates the difficulty of diversifying the force.
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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 | 0,028 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,041 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».