Police officers’ perceptions and adaptation to body-worn cameras during mental health calls
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Police officers increasingly deal with individuals with mental health problems. These interactions are more likely to result in the use of force and fatalities. To monitor these situations, several experts have recommended the use of body-worn cameras (BWCs) by police organizations. Past research and evaluations have overlooked how BWCs may influence mental health-related interventions, creating a knowledge gap regarding how BWC policies should oversee them. This paper, thus, aims to draw upon the street-level bureaucracy framework to explore how police officers perceive the usefulness of BWCs during interventions involving mental health issues and how they exercise discretion in activating them. Design/methodology/approach The authors analyzed comments on mental health-related interventions captured by BWCs from 83 interviews with 61 police officers. Findings The findings shed light on how BWCs may positively or negatively affect interactions with individuals with mental health issues and how officers adapt their activation practices to mitigate potential negative impacts and enhance potential positive effects on their work. Practical implications This study reiterates that the use of BWCs is not a simple solution for mental health-related calls, highlighting the need for a formal evaluation after implementation. It calls for BWC activation policies that reflect the dynamic and complex realities of police work. It does not advocate for a total ban on recording, mandatory filming or unrestricted officer discretion, but rather a balanced approach. It calls for policies that are both aligned with police leaders objectives and street-level officers’ ability to develop alternative and adaptative practices. Originality/value This study provides guidance for policymakers in developing BWC policies that will improve police–civilian interactions in the context of mental health crises while considering the ability of street-level officers to create their own alternative practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».