Notice bibliographique
Résumé
Among prison scholars it is well known that access to penal institutions for the purposes of conducting research is not a given. For instance, in the Canadian context, some social researchers have been effectively barred from conducting studies inside prisons or have had to modify their research designs in order to enter the carceral. The ability to obtain unpublished records on imprisonment policies and practices in Canada has also been cited as a cumbersome process that often results in non-disclosure of the documents sought. Beyond data collection, social researchers have also raised concerns about the challenges of communicating their findings to publics outside the academy. In criminology, in particular, scholars have been concerned with the perceived lack of influence academic work has had on public policy and public opinion. These interventions, while not novel, have resulted in calls for a public criminology, renewing a discussion on how to disseminate research to non-academic audiences. Although much of the access to information literature is focused on the techniques used to obtain data as well as the barriers encountered during the process, and the public criminology literature is centred principally around the question of how to reach and influence those outside the halls of the university, few have examined how data collection and dissemination activities shape subsequent information flows. Here, I am not referring to the moments when and sites where the “policing of criminological knowledge” occur that mediate access to data sources and diffusion opportunities based on the epistemological orientations and political agendas of gatekeepers.
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 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 | 0,267 | 0,454 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,070 |
| Communication savante | 0,067 | 0,091 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».