Incidents of assault in the night time economy: the influence of supervision, training and culture upon officer decision
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation investigates the underpinnings of the arrest-decisions by front-line police officers at incidents of assault in the Night Time Economy. A qualitative approach was utilized, drawing primary data from field-work at three eastern Canadian services; an extensive search of previous literature provided relevant secondary data. The study sought to provide some understanding of why such arguably common occurrences may be handled by officers in a wide variety of ways – the results add another perspective to the literature relevant to NTE violence, and may be of use by administrators, supervisors and trainers towards improvements in policing practice and public safety. Specific scrutiny was given to the influences of training, supervision and culture. The study found that the majority of officers can recall little, if any, formal training in the theory, application or implications of discretion; most importantly, including the theorization that front-line police decisions define street-level policy. Further, due to a dearth of organizational and supervisory direction, officers learn how they might administer a bar-assault from others in their work-group; illustrated by the predominance of personal and shared perceptions towards the victim including a subjective determination of the seriousness of the assault. The implications of officer work-load, along with suggestions of avoidance and misconduct were also identified. The research provides recommendations toward improving practice through training and organizational direction specific to bar-assault, which would include input from all actors participating in the NTE.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».