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VAWG策略 - 2023年6月
专注于HMICFRS报告，审查，厌女症和不当行为 - 这是一个引人入胜的领域。寻求保证，现在和将来的工作继续确保合适的人进入警察，并认真对待公众和工作人员的投诉/报告。我将寻求保证，符合妇女正义中心（CWJ）超级统治原则，就警察遭受的家庭虐待而言，这很容易与性暴力有关。支持对受害者生活的道德记录，调查管理和支持的需求。
战略警务要求
我还希望确保我们为遭受强奸、性犯罪和家庭虐待的妇女和儿童伸张正义，并取得高质量的结果。因此，我将暴力侵害妇女和女童行为列为额外的国家威胁，正如 HMICFRS 在其“警察应对暴力侵害妇女和女童行为 (VAWG)”报告 (2021) 中所建议的那样。将暴力侵害妇女和女童行为纳入其中将使部队能够最大限度地发挥所需的能力，包括抓住 Soteria 行动提供的机会，以防止和追究暴力侵害妇女和女童行为。我还大幅更新了“公共秩序”部分，因为警察继续防止有组织的抗议者使用危险和高度破坏性的策略，这些策略会破坏守法的大多数人的生活，并将警察从当地社区引开。《公共秩序法案》（2022 年 5 月 11 日发布）将允许我们的警察对 Just Stop Oil 等组织看到的破坏性抗议活动采取先发制人的措施。此外，新规定的专业抗议活动清除能力将有助于防止这种滋扰。
2020 年 2 月 26 日星期三人工智能可以帮助……
让警方更准确地开展预防工作 新研究表明，机器学习方法在评估哪些家庭暴力受害者面临的风险最高方面比传统风险评估有效得多。 经济绩效中心 (CEP) 的研究《比较家庭暴力案件风险评估的传统方法和机器学习方法》显示，在警方接到的家庭暴力电话中，超过十分之一 (11.8%) 的人会在一年内再次打电话举报重复发生的暴力袭击。 警方需要评估家庭暴力受害者再次成为攻击目标的风险，以保护受害者安全并防止未来发生暴力事件。目前，这是使用一组标准化问题来完成的。但 CEP 的研究人员已经找到了一种更准确地预测此类重复袭击的方法——让警方有更好的机会防止严重伤害。 “家庭暴力是一个全球性问题，”报告合著者、CEP 博士后研究经济学家 Ria Ivandić 博士说。“在美国，大约四分之一的女性在一生中会遭受严重的亲密伴侣暴力。在英格兰，家庭暴力占所有伤害性袭击的三分之一。 “我们发现，机器学习系统可以分析现有信息，包括犯罪记录、报警电话和已报告的暴力事件，比警方目前使用的标准化问卷更准确地识别重复事件的风险。 “这一点至关重要，因为 HMICFRS 1 最近的一份报告显示，监察局担心警方有时处理家庭暴力事件的速度太慢，超过四分之一的警方在处理案件时出现延误。他们还发现，在少数案件中，延误是因为警方没有足够的警力来处理。” 研究人员——芝加哥大学哈里斯公共政策学院城市政策教授 Jeffrey Grogger、Ivandić 博士和 CEP 警务和犯罪研究小组主任 Tom Kirchmaier——分析了 2014 年 4 月至 2018 年 7 月期间大曼彻斯特警察局接到的 165,000 多起有关家庭暴力的电话。