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Enregistrement W2333237565 · doi:10.1177/1462474513490049

‘Longtermer blues’: Penal politics, reform, and carceral experiences at Angola

2013· article· en· W2333237565 sur OpenAlexaff
Liam Kennedy

Notice bibliographique

RevuePunishment & Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonPoliticsPunishment (psychology)RhetoricImprisonmentPolitical scienceMass incarcerationCriminologySociologyPolitical economyLawPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While much has been written about how and why punishment has transformed in recent years, less is known about how this supposed paradigm shift might have shaped the lives of prisoners. Through a content analysis of The Angolite prison news magazine from the years 1979 to 2001, this article traces Angola's trajectory over the last several decades of the 20th century, examines how this path was informed by national law-and-order trends, penal politics in Louisiana, and Angola's own unique history, and analyzes how this influenced carceral experiences. I find that there was no sharp transition from rehabilitation to managerialism at Angola. Instead, the focus in the 1970s was on bringing order and security to the ‘bloodiest prison in the nation’. Moreover, rather than solely a product of neo-liberalism, responsibilization rhetoric at Angola dates back to the 1950s, when inmate self-help organizations were first created. Consequently, this article encourages us to re-think the welfare/risk dichotomy and contributes to the growing body of literature that stresses the need to investigate changes in penality on a subnational scale. Significantly, this project also advances our understanding of late-modern US punishment by highlighting the frustration, despair, and struggle with hopelessness experienced by Angola's longtermers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0210,010
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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