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Enregistrement W1602058307 · doi:10.1111/j.1467-6443.2012.01427.x

Vagrancy as a Penal Problem: The Logistics of Administering Punishment in Late‐Nineteenth‐Century Canada

2012· article· en· W1602058307 sur OpenAlexaffabout
Prashan Ranasinghe

Notice bibliographique

RevueJournal of Historical Sociology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHistorical and Scientific Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVagrancyPunishment (psychology)CriminologyLegislationCriminal justiceSociologyLawPolitical sciencePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There exists a voluminous literature on the history of vagrancy and vagrancy legislation. However, virtually all of its focus has been on the manifestations of vagrancy as a social problem. What has not received attention is another important aspect to this history, one that finds its roots and geneses directly out of its construction as a social problem. This is the problem associated with the logistics surrounding the administration of punishment within correctional institutions, what I call vagrancy as a penal problem. The day‐to‐day operations of the criminal justice system, especially that part which was responsible for the administration of punishment, were immensely burdened because of the sheer number of vagrants who came through the system. This created logistical problems with respect to housing, classifying, maintaining and regulating prisoners, and especially with respect to vagrants, putting them to hard labour. This paper seeks to elucidate the penal problem of vagrancy by narrating the voices of the personnel who worked in correctional institutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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