Policing as a Profession in Social Media from a Comparative Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The need for publicity, transparency and accountability has increased as a pressure on police forces since the emergence of social media. But while initially the novelty and lack of experience with new tools excused police forces from uncertainties, shortcomings or mistakes in managing their profiles, a quarter of a century later, the police can be accountable for awareness and usefulness of their practice. The main question of the research, based on social media monitoring, is how the different branches of policing, their specific activities and the content that highlights expertise and promotes and recognises policing to citizens are presented, beyond the organisational image-building function. The applied method is the qualitative document and text analysis supported by computer software to analyse the Facebook activity of the Hungarian Police and a Hungarian (community) police officer in Canada. The sample included two different months’ shared content for both profiles studied using purposive sampling. The results show a strong contrast in terms of the direct law enforcement implications of the content. Hungarian communication is centralised, highly controlled, organisational and professional, but at a great distance from the day-to-day tasks, while Canadian communication is personal, semi-professional-layman and gives a direct insight into the working day of the police. Our conclusion is that different policing models enable very different content along different practices, and the reasons are rooted in both regulation and culture. While the Hungarian legislation relegates the individual police officer to the background in order to strengthen the image of the organisation through propaganda, overseas it is the individual who brings the profession ‘in the flesh’ and gives it credibility and legitimacy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».