Article court: Comprendre les trajectoires professionnelles et académiques des policiers : le cas des futurs policiers du Québec
Bibliographic record
Abstract
Les inconduites policières sont-elles des « accidents de parcours », résultats de circonstances spécifiques à un moment précis, ou, au contraire, la manifestation d’un trait latent qui perdurera tout au long de la carrière? La réponse à cette question est cruciale puisqu’elle a de nombreuses implications allant de la sélection des futurs policiers à leur formation continue en cours de carrière. Pourtant, la recherche ne permet pas, pour le moment, d’adopter une position claire sur le sujet. Cet article se concentre sur trois des problèmes identifiés par Harris (2016), soit la définition d’inconduite, la détection des « policiers problématiques » et la pertinence d’une étude longitudinale de la question. La discussion de ces trois enjeux est agrémentée d’exemples tirés de l’Étude de suivi sur les trajectoires académiques et professionnelles des candidats à la profession policière en cours depuis 2019 au Québec.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".