Bibliographic record
Abstract
Les sondages d’opinion sont un des principaux moyens utilisés pour connaître les perceptions du public en matière de sécurité et de police. Plusieurs observateurs remettent toutefois en question la représentativité des répondants et la validité des informations recueillies. Le présent article aborde ces questions en analysant les réponses obtenues à la suite d’un sondage commandé par un service de police canadien. Deux échantillons aléatoires de participants ont répondu à un questionnaire similaire à l’aide d’une entrevue téléphonique (n = 403) ou d’un sondage autoadministré sur le Web (n = 474). Les résultats obtenus montrent que les réponses diffèrent selon le mode de collecte : les répondants au questionnaire Web ont offert des réponses moins favorables à la police et étaient plus susceptibles de sélectionner des réponses modérées. Les tailles d’effet obtenues semblent aussi indiquer que les répondants aux sondages téléphoniques sont plus susceptibles d’exagérer leur opinion en optant pour des réponses extrêmes, soit en début ou en fin de sélection, que de la modifier en sélectionnant des réponses contraires à leurs impressions. Ces résultats impliquent que les comparaisons temporelles pour un même service de police et les comparaisons entre organisations nécessitent une interprétation plus nuancée que celle qui est généralement offerte.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.074 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".