"We Have To Make Sure That We Get It Right": Organizational Impression Management By a Police Service Confronted with Controversy
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation explores the presentational strategies the Toronto Police Service (TPS) used to respond to three controversies involving its relationship with marginalized and racialized communities - the removal of the TPS from the Toronto Pride parade; the investigation of the serial killer case involving Bruce McArthur; and the Black Lives Matter protests of the summer of 2020. Using an interpretive approach and a variety of conceptual frameworks derived from Goffman’s work on impression management and applying a grounded theory methodology combined with qualitative media analysis (QMA), the dissertation identifies the image management strategies the TPS adopted in each case. The findings show that the strategies were context specific in the sense that they were directed to the precise criticisms being leveled at the TPS in each case. However, there were common themes across the cases which involved acknowledging a problematic past and committing to corrective actions in the future. The main difference in strategies had to do with the degree to which the TPS was prepared to push back on the claims made against the organization and defend its actions. The dissertation speaks to the broader question of how police organizations are attempting to negotiate their legitimacy in a climate where social media has made police-citizen encounters more visible and where recent high profile incidents involving police violence and abuse of power have shaken public confidence and threatened police legitimacy. I argue that taken together, the TPS responses offer a glimpse into how one police organization is seeking to defend its legitimacy by projecting an image of the kind of police service it is aspiring to become, particularly in relation to the marginalized and racialized communities it serves.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,043 |
| Communication savante | 0,024 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».