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Enregistrement W2222237294 · doi:10.3917/ds.394.0379

Lorsque la prison (se) rend justice

2015· article· fr· W2222237294 sur OpenAlexaff
Fabrice Fernandez

Notice bibliographique

RevueDéviance et Société · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À partir d’une enquête ethnographique menée sur une durée de 10 mois dans une maison d’arrêt de la région parisienne (en particulier l’observation de 81 jugements en commission de discipline), cette contribution vise à analyser et à questionner le contenu et le sens de la procédure disciplinaire en prison (du signalement d’incident à la réception des sanctions). Dans quel but sanctionne-t-on des détenus indisciplinés ? S’agit-il simplement de punir une conduite déviante et/ou de prévenir une récidive ? Au cœur de cette sanction, l’ordre n’est-il pas avant tout un ordre moral qui vise à transformer et rendre meilleurs les détenus ? Pour répondre à ce questionnement, je présente tout d’abord i) les enjeux politiques et moraux d’un traitement « humanisé » des indisciplinés, en retraçant les grandes réformes qui ont structuré la procédure disciplinaire. J’examine ensuite ii) les tensions entre les règles et les normes disciplinaires d’un côté et leur mise en pratique de l’autre en particulier à travers les décalages entre l’ordre moral des infractions et l’usage pragmatique des sanctions. J’analyse enfin iii) comment la commission de discipline est un espace de négociation au sein duquel les valeurs et les affects se conjuguent à des formes d’évaluation de la personnalité des détenus. À partir de l’ensemble de ces éléments, je montre comment malgré un souci d’humanisation, cette procédure disciplinaire produit de nouvelles formes de domination et de violence symbolique (infantilisation, responsabilisation, rectification morale).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,322 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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