Public perceptions of facial recognition use by police in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study investigates public perceptions of facial recognition technology (FRT) employed by police to understand its implications for police-community relations. Despite the potential advantages of FRT in identifying suspects and vulnerable populations, research on its impact on public trust and police legitimacy is limited. Our analysis incorporates the results from a survey conducted with a representative sample from Toronto and surrounding areas, in Ontario, Canada, exploring comfort levels regarding various police uses of FRT. Findings reveal that public comfort varied depending on the context of FRT application; respondents largely approved of FRT for serious incidents or specific suspect identification, while also expressing discomfort with its use for minor incidents and/or more diffuse surveillance. Notably, comfort was higher when FRT applications demonstrated practical value, such as identifying missing persons. Secondly, positive attitudes toward the police were significantly linked to greater comfort with FRT usage. This research underscores the necessity of considering public perceptions as policing technologies and the policies that govern them evolve. As police services increasingly integrate FRT, understanding community attitudes becomes crucial for fostering trust and legitimacy in policing practices. Future research should further explore the nuances of public sentiment regarding technological innovations in policing, ensuring that community voices are integral to decision-making processes surrounding technological adoption and use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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