Research Access Barriers as Reputational Risk Management: A Case Study of Censorship in Corrections
Notice bibliographique
Résumé
Many criminal justice organizations, including the Correctional Service of Canada (CSC), grant research access through their own research branches. I attempted to interview CSC employees for research about programming and policy in relation to in-prison substance abuse, but access was denied. I have turned my experience into a case study, where I treat my correspondence with CSC as a unique source of data. Although access-denied case studies have appeared in the literature on conducting prison research, I apply a novel lens, reputational risk management, to expand the conceptual toolkit for future researchers. I also use interview data from a sample of 16 participants – former CSC senior administrative officials, former CSC front line staff, and external stakeholders – to supplement my analysis. The case study and interviews reveal new insights regarding access barriers, censorship, and the insular character of CSC research. These restrictions can lead to adverse consequences such as the (re)production of limited knowledge about corrections and the curtailment of innovative solutions to problems. I thus encourage researchers to further refine the application of reputational risk to criminal justice settings and to be persistent in their efforts to access correctional organizations.
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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 | 0,012 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».