MétaCan
Menu
Back to cohort

THE PUBLIC AND MEDIA AS SUBJECTS OF CONTROL OVER POLICE PROFESSIONAL ETHICS

2025· article· en· W4414224191 on OpenAlexaboutno aff
Olha Merdova, O. Shyshkarova

Bibliographic record

VenueLaw Journal of Donbass · 2025
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicPolicing Practices and Perceptions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTransparency (behavior)Professional ethicsCriminal justice ethicsLegal ethicsControl (management)Social mediaPublic trustComplaintEthical code

Abstract

fetched live from OpenAlex

Автори, спираючись на визначення етики як системи моральних норм і правил поведінки, акцентують на особливій ролі поліцейських у суспільстві, що вимагає від них вищого рівня моральних якостей та спеціальних етичних норм. Досліджено концепції професійної етики поліцейського, що базується на деонтологічних принципах та закріплена в нормативно-правових документах. У статті наголошено на тому, що внутрішній контроль є недостатнім для забезпечення високого рівня прозорості та відповідності етичним нормам, особливо в умовах зростаючих суспільних вимог. Акцентовано на недостатній регламентації участі громадських організацій та медіа як незалежних суб’єктів контролю, хоча вони можуть відігравати вирішальну роль у підвищенні прозорості та відповідальності поліції. Сформовано висновок, що підвищення професіоналізму та етики поліцейських є ключовою складовою частиною ефективної роботи правоохоронних органів. Незважаючи на роль керівників поліції у здійсненні контролю, громадськість та медіа відіграють вирішальну роль у забезпеченні прозорості та підзвітності. Тому для подальшого розвитку поліцейської етики необхідно розширити суб’єктний склад органів контролю, нормативно закріпити їхні повноваження та створити ефективні механізми контролю, що сприятимуть підвищенню довіри громадян до правоохоронних органів.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.024
metaresearch head score (Gemma)0.045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.128

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0240.045
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0040.002
Science and technology studies0.0090.040
Scholarly communication0.0270.014
Open science0.0010.010
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.416
Teacher spread0.369 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueLaw Journal of DonbassSame topicPolicing Practices and PerceptionsFrench-language works237,207