Condition physique et tests d'entrée à l'Institut de Police du Québec : analyse de la situation
Bibliographic record
Abstract
Les agents de police à travers le monde, selon leurs fonctions de maintenir la paix, de préserver l'ordre et la sécurité de la population doivent souvent employer leur force physique pour résoudre des problèmes. Ils doivent courir sur de courtes distances, changer de direction, sauter des obstacles et monter et descendre des escaliers. Pour résoudre des problèmes plus sérieux, il faut également qu'ils poussent ou tirent de manière à contrôler des objets ou une personne etc. À la lumière de ce constat, être en bonne condition physique pour un policier ne relève pas de la fantaisie ou d'une lubie mais bien une condition nécessaire afin d'être en mesure d'effectuer les tâches normales du policier. Pour sélectionner ses candidats, l'Institut de police du Québec a adopté en novembre 1986 un instrument de sélection des futurs policiers et agents de la paix, appelé Test d'Aptitude Physique (TAP). Le Test d'aptitude physique est administré avant l'entrée des candidats à l'Institut de Police du Québec et permet de sélectionner ceux qui sont physiquement, les plus aptes à effectuer les tâches du policier. Le but de cet essai est d'analyser cet outil/instrument de mesure et d'évaluation spécifique au travail policier, de l'analyser en le comparant aux autres tests du même genre mis en place récemment et utilisés dans le reste du Canada et ainsi en faire ressortir les grandes différences. Après plus de 14 ans d'utilisation et sans' jamais être réévalué, la science ayant évolué, il nous semble donc important de vérifier si ce test nous renseigne vraiment sur le niveau d'aptitude physique d'un individu à s'acquitter des tâches reliées au travail policier contemporain.
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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".