Beyond community policing: Human security-informed approach to community security
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effectiveness of community policing in addressing comprehensive security needs through a human security-oriented lens. While traditional policing emphasizes law enforcement and crime prevention, increasing societal complexity and recurring civil unrest expose significant gaps in how broader security concerns are managed. The study investigates whether community policing genuinely enhances overall security and explores how policing strategies can better promote safety and trust within communities. Using empirical data from a recent study in Nepal and a comparative analysis of community policing models in the United States, the United Kingdom, Canada, and Denmark, the research identifies key factors shaping insecurity beyond crime—such as intimidation, lack of justice access, poor income conditions, and inadequate health services. Although community policing has improved police–community relationships and public trust, it often fails to respond effectively to localized, context-specific security challenges. Perceptions of security differ widely depending on environment, gender, age, and ethnicity, underscoring the need for a more inclusive approach. The findings argue for a human security-informed model of policing that integrates socioeconomic measures—like employment, education, and access to basic services—with enhanced police practices emphasizing integrity, visibility, investigative capacity, and community partnership. This holistic framework bridges the existing gap between conventional policing and broader human security concerns. By addressing the social and economic dimensions of insecurity, such an approach strengthens both trust and safety. The paper highlights its particular relevance for post-conflict societies like Nepal and other nations prioritizing the security development nexus.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| 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 ».