Incident characteristics of fatal forcible entry warrant raids in the USA (2010–6)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Following the police killings of Breonna Taylor, Amir Locke, and others, forcible entry warrant raids (FEWRs) by law enforcement have become especially controversial in the USA. Despite the growing debate over this law enforcement practice, there is little available data, and consequently, a lack of empirical research related to FEWRs. The current study utilizes a nationwide public database of fatal FEWR incidents in the USA from 2010 to 2016 to examine nationwide trends of fatal FEWRs, civilian and officer characteristics, warrant characteristics, situational characteristics, and the outcomes of investigations and civil lawsuits following fatal FEWRs. Results suggest that, while fatal FEWRs were common between 2010 and 2016, Black and African American civilians were overrepresented in the data. Results suggest that fatal FEWRs most frequently occurred during the execution of drug warrants and about one-quarter resulted in the death of a civilian who was not armed with a firearm. Most of these cases resulted in no charges filed against the officers, but approximately one-quarter resulted in a civil lawsuit. This examination advances the limited research on FEWRs, providing greater detail on the common incident characteristics of these raids, along with the individuals and communities that are frequently impacted by them.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».