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Enregistrement W2138844025 · doi:10.1111/j.1478-0542.2008.00516.x

Women with Golden Arms: Narco‐Trafficking in North America, 1910–1970

2008· article· en· W2138844025 sur OpenAlexaboutno aff
Elaine Carey

Notice bibliographique

RevueHistory Compass · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of the Treasury
Mots-clésNewspaperLatin AmericansChinaDrug traffickingCriminologyPolitical sciencePoint (geometry)Human traffickingGender studiesLawPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract After the arrests of a number of prominent women traffickers in 1975, the Federal Bureau of Investigation proclaimed that there was ‘no anti‐woman bias’ in the Latin American drug trade ( New York Times , April 22, 1975). Long before, narcotics warriors in the US, Mexico, and Canada had monitored the activities of a number of prominent women traffickers. Using official documents, reports, and newspapers, this article examines five cases of women smugglers of opiates and marijuana who operated from the early 1910s to the 1960s. Two of the women lived in the US, two in Mexico, and one in China. For all of them, Mexico served as a source of supply, a site of transit, a point for contacts, and/or a place for peddling. In this study, I argue that women found lucrative opportunities in the trafficking of narcotics just as men. Moreover, this study challenges the masculine constructions of the narcotics trade by considering how female peddlers used certain spaces in the economy to develop their enterprises or how they exploited certain gendered stereotypes to undermine the law.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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