Exploring case variables of police-involved firearm fatalities in Canada
Bibliographic record
Abstract
Exploring case variables of police-involved rearm fatalities in Canada 2 Exploring case variables of police-involved firearm fatalities in Canada Résume (Français) : La tragédie des décès impliquant la police a été mise au premier plan par de récents incidents très médiatisés (c-à-d Michael Brown and Tamir Rice).De plus, il y a un manque de recherches portant sur les fusillades impliquant la police et encore moins sur les caractéristiques liées aux fusillades impliquant la police (Carmichael et Kent, 2014).Ainsi, une analyse descriptive a été utilisée pour comprendre les cas de décès par balle impliquant la police au Canada entre 2006 et 2015.Cela a été fait afin d'identifier les variables les plus récurrentes lors de fusillades mortelles par la police.Les principales conclusions concernant la tendance des décès par arme à feu impliquant la police au Canada étaient que les victimes étaient principalement des hommes de race blanche dans la mi-trentaine, sans antécédent de troubles liés à la consommation de substances et susceptibles d'avoir des antécédents de maladie mentale.De plus, il a été constaté que les décès par arme à feu impliquant la police sont passés de 12 en 2006 à 28 en 2015, avec une moyenne de 19,9 décès par arme à feu impliquant la police.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".