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          nacole学术研讨会

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          nacoleog游戏|官网平台2016学术研讨会资源页面

          有关今年的研讨会的全部信息,可以发现 这里.

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          测量,管理,并在加强监管程序正义:希望与困难, 罗伯特·ê。沃登 & 萨拉学家麦克莱恩

          当人与警方接触,与警方察觉到行为的公平性影响公民的信任,并在警方的信心,他们的意义上说,警方应该得到遵守 - 也就是说,程序正义,公民主观经验影响的合法性警察。这个国家司法研究所资助的项目的主要目的是学习程序正义的测量是否以及如何将导致其更好的管理。警方公民遭遇的质量信息是从公民的调查谁曾在每两个城市,斯克内克塔迪和锡拉丘兹,纽约的警察接触绘制。以下基线调查数据的积累,对公民调查结果的满意度和对程序正义的判决在他们的警察的接触进行了总结,并通过部门上报命令员工按月各自的compstat会议。因此,该项目提供的警察绩效指标相对于程序正义有足够的周期性,该信息在管理业绩可能有用。

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          什么事项沉默的代码, 莎娜kutnjak ivkovic, 玛丽亚河haberfeld,&amp; 罗伯特·孔雀

          本文的目的有三:第一,显示如何测量的沉默凭经验的代码;第二,提供的范围和代码的性质的学术证据;并且,第三,梳理出警员不愿意报告的主要相关因素。本文采用警察诚信的理论和方法,伴随学习的代码。 2013-2014年,使用了警方调查的完整性测量中十个一个警察机构604名警察地处中西部和美国东海岸警察完整的轮廓。问卷包含11个场景描述各种形式的警察不当行为的,其次是七个问题测场景严肃性,适当的和预期的纪律,并愿意报告不当行为的官员的观点描述。结果表明沉默的代码是远远报告的简单禁止。我们的研究结果指出,该代码在多个场景中变化很大,无论是主管和前线军官。虽然实质上不同,管理代码和行官代码是最相似的评价为最严重的情形。多因素分析表明,有关警员不愿意报告中的关键因素是人们认为的其他人员也不会报告。此外,与正式规则的熟悉,不当行为严重,而更严厉的纪律的预期评价也负了相关的代码。 


          提高执法动武数据的全国征集, 辛西娅巴尼特瑞安 & 雪莱。海兰

          国会议员,医生,媒体和其他利益相关者都注意到了一个全面的国家数据收集,捕捉流行和使用武力的情况下需要。使用人口统计数字的收集已经授权司法部长以来的通道中的责任 暴力犯罪控制和1994年的执法行为。该 拘留期间死亡报告法 (dicra 2000年和2013年),要求收集谁被拘留任何人的死亡上的信息增加了额外的责任,逮捕,或者被逮捕的过程。作为司法部下机构,调查的联邦调查局(FBI)和司法统计(BJS)局已经开发了数据收集,以满足这些需求。然而,这些过去的努力并非没有限制。目前,美国联邦调查局和BJS均领先努力提高在现有藏品获得使用武力的事件所需的数据。该报告将提供由这两个机构及其附属机构以协调的方式提供执法动武的国家估算计划程序维护的集合的摘要。


          探索力因素的实用程序有关使用武力的社区参与, 马修学家希克曼 & 罗伯特秤

          有关力的事件在他们的比例方面的分布信息提供公众创造了有关使用武力接触的机会,并鼓励有关落在分布的“尾部”的情况下讨论。一个方法,它特别适合用于此目的的是 力因素,其在一个单一的数值分数总结了其官力正比于特别事件可疑性,以及跨事件的集合的程度。我们将介绍 仪表板工具 警察部门,使内部审查和使用武力的分析,以及对综合信息外部报告生成。力因素为80个部门在数据库中的样本将被呈现,较使用武力的8000官方报告内容分析。我们将提出汇总统计了这些机构,对如何力因素(例如,在年度报告)报告给公众一些举例。最后,我们将概述约力的分布讨论动员社会模型的过程。 


          从试点研究经验教训:人体穿戴相机的执行挑战和成果, Jennifer Fratello & Matthew Buttice

          身体携带的相机已经在全国范围内接受作为提高警察问责制和减少不当行为的工具。而在技术投资已经显著,其有效性的研究仍处于早期阶段依然。本文追溯了使用人体穿戴摄像机,包括体戴相机的发展方针,在丹佛的历史。这篇文章进而提出从独立显示器的办公室发现 的力的用途中激活相机的分析,以及应当由其他司法管辖区开发的体戴摄像机政策时必须考虑的影响。文章还介绍了调查结果,从数据的趋势分析,重点对人体穿戴相机试点项目(7月 - 2014年12月)期间发生的事件,而在2013年和2015年的最后几个月一样,本文讨论的显著差距是由联邦政府资助的政府即将研究将填补,以及需要额外的独立研究。


          身体警告相机和和民用监督:在卡姆登的案例研究, Maria Ponomarenko & Barry Friedman

          本文将作为案例研究使用的决策过程,作者,的主持下 监管项目 在纽约大学的法律,正在帮助在卡姆登,围绕本部门的新的人体穿戴相机(BWC)程序新泽西州提供便利。在卡姆登县警察局(文建会)的要求,我们设计了一个全面,四管齐下的方法来征求社区意见,其中包括一个在线社区调查,社区领袖,一个市政厅式的会议对公众的圆桌讨论在大,以及与谁将会在初始试点阶段可以用相机选择官员的采访。在反馈过程的每个阶段,我们将致力于教育社区成员对所涉及,以便能够进行有意义的讨论和交流的关键问题和权衡。在此之后的信息收集过程完成后,我们将与文建会工作,光我们收到的意见修改其政策,将准备一份报告,响应收到的意见,解释或者每个注释如何反映在政策,或为什么文建会认为是可取的,否则继续。


          提高使用武力数据收集:对刑事审判组织进行建设性对话,社区一个步骤, 乔恩米。巴蒂尔

          在当前状态下,美国监管不能安装在喧嚣的少数人认为,美国富有成效的反驳警察正在经历一场“危机”关于使用武力。治安缺少这样的谈话的基本成分,它允许少数人的观点劫持谈话,这限制了执法的参与社会的有关性质,程度和警察使用武力的现实建设性对话的能力。该成分是经验数据。有没有国家标准该地址使用武力的数据收集;无事故级别使用武力数据的国家资料库通知培训,监督和策略;并没有源执法咨询,并在辖区性质和范围之间的了解比较立法者和任命领导人警察辩论新的限制。由FBI题为正当杀人维持当前摘要系统限于;一些限制已经在监控的研究可追溯到至少1979年,在衡量警察使用武力的日期到至少1963年。这些限制保持警察,研究人员和社区成员应对经验兴趣讨论给定的事件是如何一致或者从更广泛的背景图案和整个事件的发展趋势,以及如何不同机构互相比较。

          查看演示文稿,单击 这里.


          早期干预系统:预测警察和公众之间的不良相互作用, Jennifer Helsby, Samuel Carton, Kenneth Joseph, Ayesha Mahmud, Youngsoo Park, Joe Walsh, Lauren Haynes, Crystal Cody,&amp; Estella Patterson

          我们已经开发出使用一组不同的数据来源,以更准确地预测谁将会有不良事件的人员的原型数据驱动的早期干预系统。数据来源包括逮捕,实地采访,引用,事件,派遣,培训,交通停止,内政数据匿名内部警察部门的记录,结合公开数据。我们用机器学习来确定哪些数据最好的预测方面的官员是否在明年的不良事件。我们已经建立了使用从夏洛特 - 梅克伦堡警察局的数据这个原型。验证使用从公安部门要倒退10年的历史数据进行的。预测方法能够显著提高精度与现有的早期干预系统相比:初步结果表明误报降低了55%,而在真阳性增长了15%。除了精度,机器学习方法产生连续风险评分可用于基于资源水平来分配。  

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