The Social Life of Illegal Drug Users in Prison: A Comparative Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Different degrees of criminalization of illegal drug use influence the overall composition of prison populations across countries. Individuals convicted of illegal drug-related crimes represent a significant part of the prison population in Kazakhstan, Russia and Ukraine. These convicts are not a part of the traditional criminal milieu, but a product of the perception of certain acts as crimes in particular contexts (e.g., an increasing social distance, the state’s control over potentially dangerous groups, etc.). The experience of incarceration might cause important changes in their life after release. The idea that prison contributes to the interiorization of criminal norms rather than preventing deviant behavior in the future seems especially fruitful in regard to illegal drug users. Elements of prison subculture are described on the basis of an empirical research conducted in 1996-2003 in Russian prisons (N = 769 (49 of these were convicted in relation to illegal drugs) in 2000-2001; and N = 214 (24) in 2003). The social organization of everyday life of inmates convicted of drug-related offences in Russia, Kazakhstan (N = 396 (76) in 2001) and Ukraine (N = 208 (26) in 2003) is compared with that of other convicts to test the hypothesis about the lack of significant differences between the two groups.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».