Policing child sexual exploitation and abuse cases: a qualitative PRIORITY study of the challenges faced by law enforcement officers in Germany, Portugal, and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore the primary challenges experienced by European law enforcement officers who deal daily with child sexual exploitation and abuse (CSEA) investigations. We conducted 6 focus group discussions with 26 criminal investigators and managers from Germany (n = 9), Portugal (n = 9), and Sweden (n = 8). Data were collected as part of the PRIORITY project, whose wider goal is to decrease the occurrence of CSEA by providing anonymous online interventions to individuals concerned about their sexual urges towards children. We employed reflexive thematic analysis at the semantic level. By adopting the Barnahus model as a theoretical lens, we generated three recurring themes and 13 related sub-themes. These overarching themes encompassed a range of organisational barriers, investigative difficulties, and systemic shortcomings and were found to extend across national borders, exhibiting both similarities and context-specific variations across the three countries. We discuss our findings in relation to the most significant policy and practice implications, within the context of the Barnahus model implementation. Additionally, our findings lay the groundwork for five empirically based recommendations aimed at enhancing the effectiveness of future law enforcement responses and prevention efforts in regard to child sexual exploitation and abuse cases at a European level.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».