Fair in Unfair Circumstances: Police Officers' Perceptions of Homeless Encampments
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents local police officers’ experiences with Edmonton’s homeless encampments and the unhoused population. For this project, I asked two research questions: 1) How do Edmonton Police Service officers reflect upon, perceive, and express their interactions with homeless encampments and individuals?, and 2) How do these accounts inform our understanding of the dynamics with policing marginalized communities? I interviewed 23 police officers who were currently policing homeless encampments or had previously worked with the unhoused population. My thesis demonstrates two broad themes related to police officers’ descriptions of police-unhoused interactions. First, officers are frustrated with the problem of homelessness. They were particularly frustrated with current homelessness strategies that enable homelessness while depleting policing resources. Despite these frustrations, officers learn how to manage the city’s homelessness crisis through their interactions with encampment residents, often demonstrating ways to be ‘fair in unfair circumstances.’ This thesis also demonstrates the range of new technologies used by officers: the benefits of these technologies and how officers’ perceptions of these technologies impact police-unhoused interactions. These findings provide important insight into police officers’ conceptualizations of this social dilemma.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».