THE MOBILITY OF POLICE-CITIZEN INTERACTIONS OPEN DATA
Notice bibliographique
Résumé
In 2014, as protests against police brutality spread throughout the United States, a new policy began to emerge that sought to address the public’s declining trust in law enforcement through the release of previously withheld information on daily interactions between police and citizens. As part of a larger movement promoting government transparency, often called open data, this novel application of open data to policing was a dramatic change compared to the status quo concerning police data on these interactions in the United States. This dissertation examines the genesis, development, and spread of this policy, referred to as police-citizen interactions open data (PCI open data), focusing on the role played by the White House-led Police Data Initiative (PDI). This is achieved through developing an integrated analytical framework that combines insights from the assemblage/mobility approach with institutional perspectives on police agencies, which is then applied on original qualitative and quantitative data. This dissertation emphasizes the importance of informational infrastructure assemblages, such as the PDI, in facilitating policy mobility, and presents evidence of PCI open data adoption and mutation among data transparency policies utilized by American police.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| 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 ».