Enjeux du travail policier en milieux autochtones au Québec
Bibliographic record
Abstract
Bien que quelques auteurs se soient penchés sur la police autochtone, très peu, voire aucun, ne s’y sont intéressés dans une visée compréhensive et qualitative à partir du point de vue des policiers. Adoptant une perspective participative, cette étude vise à expérimenter la méthode d’analyse en groupe auprès de sept policiers issus de corps de police autochtones québécois pour documenter les principaux enjeux du travail en milieux autochtones et formuler des pistes de solutions adaptées aux réalités des communautés. Les résultats mettent notamment en évidence des enjeux liés à la non-reconnaissance de leur rôle au sein de la communauté autochtone et même policière, au manque de soutien organisationnel, à la proximité citoyenne et politique, à l’isolement social et professionnel, ainsi qu’à l’accessibilité lacunaire aux services partenaires pour soutenir leurs interventions. Ces défis se juxtaposent aux importants problèmes sociaux auxquels ces policiers font face quotidiennement. Cette démarche donne lieu à des pistes de solutions reposant sur la variété de représentations, lesquelles ont également permis l’élaboration d’un projet de recherche visant à approfondir la compréhension de la perception des policiers intervenant auprès des Premières Nations, Métis ou Inuits.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".