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'以社区为中心的设计和预测性警务...
英国的预测警务必须采用以社区为中心的设计方法，以确保运营有效性和与道德和法律标准保持一致。在预测性警务的每个阶段 - 从设计/开发到部署和评估，本地社区与警务机构之间的真正参与和合作的论文提倡，而不是自上而下的，以技术为导向的实施。
dúnLaoghaire -Rathdown联合警务委员会
委员会DLR联合警务委员会所涵盖的地区几乎与都柏林大都会区（DMR East）司完全重叠。首席校长马修·尼兰德（Matthew Nyland）负责该师。这个部门有两个地区：校长弗加尔·哈灵顿（Fergal Harrington）覆盖了杜恩·劳格（DúnLaoghaire）区，戈登·沃尔夫（Gordon Woulfe）覆盖了贝莱德（Blackrock）区。校长Brian O'Keeffe负责该部门的侦探单位。在杜恩·洛格海尔（DúnLaoghaire）区“ f”中有三个加尔达站：凯伯特利（Cabinteely），杜恩·劳格（DúnLaoghaire）和香kill（Shankill），贝莱德（Blackrock）区“ W”：贝莱德（Blackrock），邓德鲁姆（Dundrum），邓德鲁姆（Dundrum）和斯蒂芬（Stepaside）也有三个加尔达（Garda）站。
警察种族行动计划：改善黑人警务
在随后的几年中，通过解决警察和社会中的种族主义解决方案，做了很多事情。人们对邻里警务的重视程度更高，使我们更加接近影响社区及其参与和监督在抗议和停止和搜查等领域的问题。引入了更强大的独立检查和投诉程序，以审查警察。，人们更加关注各种各样和包容性的警务。随着警务的发展，作为警察提升计划的一部分，人们非常重视建立更具代表性的服务。
平衡安全与正义，预测警务的道德
南非警察局摘要： - 研究南非预测性警务的道德后果，该研究旨在查明主要障碍和危险，同时检查潜在的解决方案，以使您担心您的担忧并保证负责任的应用。关键主题包括数据隐私，算法偏见，有关警务，社区参与，问责制和透明度以及透明度。减少偏见，监督程序，重要点，重大的道德问题是通过南非的预测警务提出的，包括隐私的入侵，算法偏见以及过度的警务。鉴于种族不平等的历史和当前背景，这些担忧更加紧迫。为了解决这些问题，需要将个人权利和公共安全放在首位的平衡策略。为了确保在南非负责任地使用预测性警务，透明度，问责制，社区参与和道德标准至关重要。必须减轻算法和数据的偏差，以便停止偏见的结果。对预测性警务的过度依赖可能对社区关系和常规执法技术有害。方法论策略：设计定性研究，文献综述，与公共成员，执法人员的半结构化访谈以及南非预测性警务计划的案例研究，对预测性警务的南非媒体报告的内容研究。相关性。总而言之，南非有预测性警务的优势和缺点。这项工作以更全面和细微的方式来提高我们对南非预测性警务所提出的道德难题的了解。这项研究可以提高公众意识，并鼓励参与有关南非预测性警务的讨论。这些发现可以帮助决策者和执法机构创建实施预测性警务的道德和实用策略。尽管技术提出了更有效和有效执法的可能性，但它也带来了严重的道德问题。南非可以通过解决这些问题并实施必要的程序来最大程度地降低与预测性警务相关的危险，同时最大程度地提高其潜在优势。关键字： - 预测性警务，数据分析，犯罪预测，执法，公共安全，道德，隐私，偏见，歧视，算法公平，监视，社区参与，问责制，监督，监督。
警务计划草案2025-2030：咨询文件
psni也面临着这些问题，不再拥有与始终做的事情相同水平的资源或劳动力。因此，首席警官在寻求额外资源的同时必须仔细管理竞争要求，并确保分配的资源有效地部署，以保护最脆弱的人，并确保我们的社区免受伤害。psni通常也经常去处理对其他公共服务的压力的影响，例如心理健康。
2019 年警务工作中的多样性、平等和包容性
我们要感谢那些牺牲宝贵时间为本研究提供数据的警官和警务人员。我们向警务人员代表机构对本项目的支持以及国家警察局长委员会表示感谢。如果没有我们合作过的每个警队中个人的辛勤工作和奉献精神，2019 年全国多样性、平等和包容性调查就不可能实现。我们特别感谢 Ian Hesketh、Jenna Flanagan 和 Jude Hever。我们还要感谢 Yuyan Zheng、Olga Epitropaki 和 Fiona Gullon-Scott。
预测性警务：AI在预防犯罪中的作用
摘要：预测性警务，人工智能（AI）在执法部门中的新兴应用（AI）使用算法来分析大量数据集并预测犯罪活动。这种方法旨在增强资源分配，改善响应时间并最终阻止犯罪。然而，尽管预测性警务有望改变预防犯罪，但它也引起了人们对其有效性，潜在偏见和道德意义的重大关注。本研究研究了预测性警务算法的功能，重点是其数据驱动方法及其对历史犯罪数据的依赖。研究表明有关有效性的结果不同；尽管一些司法管辖区报告降低了犯罪率，但其他司法管辖区则强调了某些社区的准确性和过度警务问题。此外，这些算法通常反映出社会偏见，对边缘化群体的歧视永久性，并导致不成比例的监视。在执法中部署AI的道德意义值得关注，因为它们与公民自由，问责制和公众信任相交。本文提倡一种平衡的方法，该方法将透明度，社区参与度和监管监督纳入了预测性警务技术的部署。最终，必须谨慎地与AI的整合在执法中，以确保它是正义的工具，而不是偏见或不平等工具。关键词：预测性警务，人工智能，预防犯罪，算法偏见，道德含义，执法1.通过探索预测性警务算法对多方面的影响，本研究为预防犯罪的未来和在社会中负责使用AI的持续论述做出了贡献。简介1.1背景
犯罪学年度评论人工智能、预测警务和执法风险评估
人们普遍担心人工智能在执法中的使用。预测性警务和风险评估就是突出的例子。人们的担忧包括指导这两项活动的预测的准确性、可能存在的偏见以及明显缺乏操作透明度。媒体对人工智能近乎铺天盖地的报道有助于塑造叙事。在这篇评论中，我们首先通过解开人工智能的描述来解决这些问题。它在预测性警务中用于预测时间和空间上的犯罪，很大程度上是一种空间统计学的练习，原则上可以使警务更有效、更有针对性。它在刑事司法风险评估中用于预测谁会犯罪，很大程度上是一种自适应非参数回归的练习。原则上，它可以让执法机构以必要的最少限制手段更好地保障公共安全，这意味着将大大减少监禁的使用。这些都不是神秘的。然而，对准确性、公平性和透明度的担忧是真实存在的，它们之间存在着权衡，而这无法通过技术手段解决。你不可能拥有一切。解决方案将通过政治和立法程序在相互竞争的优先事项之间实现可接受的平衡。
第 9 项 设计版本 2023-26 年警务联合战略
2019 年制定的战略警务计划，将在 2022 年底接受审查。苏格兰政府在这些优先事项的生命周期中期寻求关键战略利益相关者的意见，以了解其相关性。 1.5. 这次审查和更新后的战略警务优先事项反映在《2023-26 年警务联合战略》最终草案附录 A 中，确保计划成果与国家优先事项在战略上保持一致。 2 战略警务计划审查 2.1. 2021 年底，管理局主席和总警司委托一个由管理局和苏格兰警察局工作人员组成的联合工作组进行审查，审查是协作的、外向的、面向未来的、基于证据的，并听取了利益相关者（包括公众、警官和工作人员）的意见。 2.2. 审查第一阶段的重点是：