Crossing the barrier : a scalable simulator for course of fire training
Notice bibliographique
Résumé
The growing training and operational needs of law enforcement and public safety personnel can no longer be met efficiently and effectively through existing infrastructure and resources. While the demands of day-to-day operations are constantly changing, the training of law enforcement personnel and certification process has largely stayed the same. While several technological solutions exist for enhancing training, widespread adoption of current approaches and solutions, such as virtual training, is hindered by significant cost barriers and by lack of scalability and reach. This creates challenges for smaller geographically disconnected units, which characterizes most rural police departments in North America. This paper presents MINT-PD, a technological solution for multimodal virtual Course of Fire (COF) training, along with field observations and validation of the technology. One specific application of MINT-PD is to help to increase the rate of success among the trainees who failed a first COF certification round. Success in this context represents significant cost savings by reducing active-duty officers' down-time due to the remedial training and reducing the need for the use of the live firing range. MINT-PD is based on the Multimodal Interactive Trainer (MINT) simulation platform developed by NRC, specifically adapted to address user needs in training and certification for a typical municipal police department. MINT-PD technology allows users to modify training scenarios, incorporate different types of laser guns and a flashlight, add avatars, and expand the training to include Use of Force scenarios. The conditions and parameters implemented in the virtual COF simulator have been derived from field observations and validated by COF trainers within a medium-size police department. This process of technology development and validation will be described in the paper.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».