Le développement d'un réseau de renseignements policiers au Québec: de la formation à l'imputabilité
Bibliographic record
Abstract
Suite à la restructuration de la carte policière au Québec, il appert que le renseignement criminel joue un rôle de premier plan dans l'optimisation des services de police et dans les stratégies de lutte contre la criminalité. Dans cet article, nous examinons quels sont les principaux défis liés au développement d'une communauté du renseignement criminel au Québec. Plus précisément, nous prêtons une attention toute particulière à la formation et au renouvellement des compétences dans ce domaine. En retraçant les principales défaillances qu'ont connu les services de renseignement au cours de la dernière décennie et en nous inspirant des propos recueillis lors d'un séminaire sur la formation en renseignement, nous dressons dans un premier temps un profil sommaire des compétences requises à l'exécution de cette fonction policière. Par la suite, nous décrivons les efforts déployés dans le but d'élaborer une formation universitaire adaptée aux besoins des services de renseignement. Finalement, nous examinons comment cette formation pourrait contribuer à l'imputabilité des organisations policières.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".