The ruling from the field stands? Shedding light on officers’ interpretations of body-worn cameras footage
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
Despite extensive research on the expanding use of body-worn cameras (BWCs) in law enforcement, the perceived evidentiary value of the resulting images remains unclear. Previous studies have shown that images do not inherently ‘speak for themselves’, emphasising the need for a deeper understanding of the information these technologies may offer to different viewers. This study examines, through semi-structured interviews and video elicitation with 43 officers from a Body-Worn Camera pilot programme in Quebec, Canada, how police officers interpret BWC footage and their beliefs about how citizens might interpret the same video. It aims to better understand how their distinctive police knowledge may shape their perceptions. The findings suggest that officers interpret situations based on their professional training and experiences, which provide them a ‘police lens’ to understand police intervention images. However, this lens is not uniform, as interpretations of certain sequences of the depicted events vary among the surveyed police officers. The findings also point to a prevailing sense of ‘naïve realism’, with some officers viewing the images as self-explanatory, while others believe that citizens would need context to fully comprehend the footage and overcome their biases. This study helps us understand how people and occupational cultures interpret BWC footage. It reminds us to be careful about using these images as solid evidence, whether in court or when shared with the public.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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