The Role of Body-Worn Cameras in Shaping the Public Image and Credibility of the Philippine National Police
Notice bibliographique
Résumé
This study examined The Role of Body-Worn Cameras (BWCs) in Shaping the Public Image and Credibility of the Philippine National Police (PNP), focusing on their impact on transparency, accountability, public trust, professionalism, and integrity. Conducted in Quezon City under Police Station 7, the study employed a quantitative research design involving 524 respondents—125 police officers and 399 community members selected using Slovin’s formula. Data were collected through validated survey questionnaires administered both in-person and online during the first quarter of 2025. Findings revealed that respondents strongly agreed that BWCs enhanced transparency (????=3.65), accountability (????=3.60), public trust (????=3.59), professionalism (????=3.55), and integrity (????=3.55) within the PNP. The results indicated that BWCs promoted ethical conduct, reduced misconduct, and strengthened public confidence in law enforcement. However, challenges such as limited funding, inadequate training, and data management issues hindered optimal implementation. Despite these barriers, 91% of respondents expressed strong support for the continued use of BWCs in all police operations. A statistically significant difference (p = 0.008) was identified between police officers’ and community members’ perceptions, indicating that their differing roles and experiences shaped how they viewed BWC effectiveness. Overall, the study affirmed that body-worn cameras are critical tools for strengthening the PNP’s transparency, credibility, and institutional integrity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».