Highway criminal interdiction in Australia: Victoria Police crime and traffic connecting on highways (C.A.T.C.H.)
Notice bibliographique
Résumé
Highway criminal interdiction is a law enforcement strategy which enhances police officersr observational, conversational, listening and investigative skills when intercepting and searching vehicles. Highway criminal interdiction has been extremely effective across Canada and North America over the past 20 years as a means of interrupting criminal activity on roads. In Canada alone, the strategy has resulted in contraband and drugs seizures in excess of $4 billion. The strategy involves training law enforcement officers to identify indicators of criminal behaviour and increase their observational, conversational, listening and investigative skills during a vehicle intercept. This strategy was introduced to Australia by Victoria Police in 2010 and titled 'Crime and Traffic Connecting on Highways' (C.A.T.C.H.). This strategy has significantly impacted on road policing and other criminal activity. Since introduction to Victoria Police, C.A.T.C.H. training has been delivered to 3,000 law enforcement officers from Australian Customs and Border Protection Service and the Victoria, New South Wales, and Queensland Police Services. Detections of criminal behaviour on Australian highways as a result of C.A.T.C.H. range from high risk driving behaviours through to large seizures of drugs and other contraband. Total seizures to date amount to A$37 million and climbing. C.A.T.C.H. provides law enforcement agencies with a significant tool in efforts to disrupt criminal activity because at some point criminals and their activities are on our roadways.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».