Notice bibliographique
Résumé
Les sociétés contemporaines se caractérisent par de constantes transformations et évolutions technologiques et les forces de sécurité publique n’échappent pas à ces changements. Les enquêteurs policiers, notamment, doivent porter de plus en plus d’attention aux technologies numériques dans le cadre de leur fonction afin de répondre le plus efficacement aux besoins en matière de criminalité technologique. Pour cette raison, de nouvelles formations sont mises en place au Québec et d’autres sont revues afin de mieux outiller les enquêteurs policiers à l’égard des nouvelles technologies. Dans cet article, des réflexions sont exposées afin de mieux comprendre le contexte de formation des enquêteurs policiers québécois. Tout d’abord, différents enjeux des technologies en enquête sont examinés en portant un regard critique sur le contexte québécois et en s’appuyant sur des concepts développés dans le champ des études sur la prise de décision. Ensuite, un portrait des différents types de formations actuellement disponibles et pertinents pour les enquêteurs policiers du Québec est dressé. Enfin, une série d’enjeux relatifs à la formation et au contexte opérationnel est expliquée de manière à permettre, en conclusion, une réflexion visant à améliorer l’offre de formation des policiers et à moderniser les pratiques d’administration de la justice.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».