Implementing virtual reality training in policing: A case study using the technology acceptance model
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
The purpose of this article is to explore the acceptance of virtual reality (VR) training in a single police service that implemented the technology as a key part of its training procedures. We examined satisfaction data from surveys of police officers and civilian staff collected over three years, complemented by interviews with staff involved in the development and use of VR. The technology acceptance model (TAM) provides the theoretical framework for exploring six hypotheses based on previous research, enabling the study to assess the perceived ease of use, usefulness, enjoyment, immersion, interaction, and future intention to use VR technology. Insights were derived from a combination of descriptive and inferential statistics, along with thematic analysis. Results show a consistent upward trend in officer satisfaction with VR, along with strong evidence of perceived usefulness, immersion, and interactivity. Significant findings indicate a link between satisfaction with VR and education, with PhD holders reporting the highest levels of satisfaction. Gender differences were also evident, with female participants expressing higher satisfaction than males. In addition, participants with more than 10 years of service reported significantly lower satisfaction than mid-service officers, suggesting that age may be a contributory factor. These findings are discussed in the context of the interplay between demographic factors and technology acceptance in policing. We emphasize the need for the development of tailored training and communication strategies to support the effective implementation of VR technology as a medium for instruction for employees of all ages and genders.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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