MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7113333177

The Municipal Role in Policing

2022· other· en· W7113333177 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Legislation Research Institute
Mots-clésLegislationAccountabilityCorporate governanceWork (physics)PoliticsControl (management)Local government
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although municipalities play a significant role in the provision of police services (while others rely on provincial and federal police forces), they face constraints when it comes to police governance and accountability, including control over police budgets. The fifth report in the Who Does What series from the Institute on Municipal Finance and Governance (IMFG) and the Urban Policy Lab focuses on the role that Canadian municipalities play in policing, which functions they are best suited to perform, and how they can work better with other orders of government. Mukherjee and Kwon draw attention to the municipal policing responsibilities that arise from federal mandates or areas of federal jurisdiction. They call for an inter-governmental discussion on the division of responsibilities among federal, provincial and municipal orders of government. They suggest that municipalities should fund public safety–related functions, which should be separated from those requiring armed police. Provincial legislation on policing, they argue, should accurately reflect the delineation of responsibilities, different types of policing services, the consequent structures, and municipal obligations. Laming proposes replacing the current structure of local police services boards, which includes political representation, with a purely civilian model of governance. He provides a framework to implement this approach, ending with 10 recommendations to improve the governance and accountability of local policing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetPolicing Practices and PerceptionsTravaux en français237 207