Negotiating Prison Life: How Women “Did Time” in the Punitive Era of the 1990s
Notice bibliographique
Résumé
to this point , our analysis of women's imprisonment in California has concentrated on how temporal and institutional factors shape prisoners' responses to their carceral environments. We found that both factors are important. The California Institution for Women (CIW) in the 1990s had only partial success in translating the goals of the new punitive era to its inhabitants largely because of its tenure and legacy in California's imprisonment history; but at Valley State Prison for Women (VSPW), an institution whose tenure began in the 1990s, the effects of the recent transformations in penalty are clearly more discernable. In this final chapter, we consider the extent to which the kinds of institutional distinctions we have drawn remain important for how women do time once we take into account women's personal attributes and life experiences. To do this, we expand our analysis, which to this point has largely relied on interviews, to incorporate information we obtained from our respondents to the surveys we administered. We develop a measure of, or operationalize the concept of, “doing time” by using latent class analysis. While less nuanced than our previous analyses, in what follows we hope to provide both a more representative picture of how women do time in the 1990s and a more complete description of the factors that help to determine their different responses to imprisonment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».