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Enregistrement W7133034082

Police Use of Force: Understanding its Impact on Indigenous and Black Community Members in Ontario

2022· dissertation· W7133034082 sur OpenAlexaboutno aff
Erick Laming

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésIndigenousUse of forceDeadly forcePolice brutalityEthnic groupQualitative researchRacismFocus groupCommunity policing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Police use of force is a critical area of concern, in Canada, North America, and globally. Issues around use of force have received considerable public attention in recent years due to several high-profile police-involved deaths of civilians, particularly racialized citizens. Using a mixed methods approach, this dissertation examines police use of force in Ontario and its impact on Indigenous and Black community members. An integrated framework of minority threat and social conflict theories, police working personality and symbolic interaction theories, and the concept of reputational risk is applied to help account for the findings. I argue that police use of force and its impact on certain communities is detrimental, multi-faceted, complex, and cannot be fully explained—in large part because of the lack of information made accessible on the subject. The qualitative section involves interviews with Indigenous and Black residents in Ontario to understand their perceptions of and experiences with police use of force. A primary finding is that many community members have been victims of police use of force—though, the types of force these members reported were overwhelmingly physical in nature (e.g., punching, kicking, knee-to-neck, roughhousing). Additionally, both Indigenous and Black individuals perceive that the police use force disproportionately against members from these groups compared to others. Moreover, the quantitative section provides an expansive analysis of police use of force over a 30-year period by examining use of force across all Ontario police services, lethal force incidents, and data from the Special Investigations Unit (SIU) to identify trends, patterns, and racial disparities in cases. Overall, the findings suggest that Indigenous and Black individuals in Ontario have been over-represented in use of force incidents consistently while other groups have been under-represented. The quantitative data also validate and support the perceptions and experiences shared by the Indigenous and Black community members. Despite the findings in this dissertation that highlight racial disparities in police use of force incidents, the limited information available on use of force by police services in Ontario underscores how much we do not know about this subject in the province. Future research and policy recommendations are provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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Résumé présentoui

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