Bibliographic record
Abstract
Les caméras portatives font partie des plus récentes innovations technologiques ayant été introduites dans les services policiers. Adoptées dans l’objectif d’offrir une plus grande transparence et d’améliorer les interactions entre policiers et citoyens, ces appareils ont suscité au courant des dernières années l’intérêt tant des chercheurs que des médias. Toutefois, malgré une popularité manifeste et plusieurs projets pilotes, l’adoption de ces caméras au Canada demeure limitée. S’appuyant sur l’approche sociotechnique et la théorie de l’acteur-réseau, cet article examine le contexte de déploiement des caméras portatives en explorant le développement et l’implantation d’un projet pilote au Service de police de la Ville de Montréal. Basé sur une analyse de contenu, il relève la diversité des actants et des négociations qui ont mené à l’emploi de ces caméras. L’interaction entre les intérêts parfois divergents des actants, dont la protection de la vie privée, les considérations économiques et le désir d’offrir une plus grande transparence, apparaît cependant comme pouvant compromettre le succès de l’implantation des caméras. Cette analyse insiste enfin sur la nécessité de tenir compte du rôle du contexte sociotechnique dans la réussite ou l’échec de l’implantation des innovations policières comme les caméras portatives.
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 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".