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Enregistrement W2560700479 · doi:10.60082/2817-5069.3054

Book Note: Dying From Improvement: Inquests And Inquiries Into Indigenous Deaths In Custody, by Sherene H. Razack

2016· article· en· W2560700479 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Daphne Papadatos

Notice bibliographique

RevueOsgoode Hall law journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousColonialismCriminologyTragedy (event)State (computer science)InquestLegitimacyLawFace (sociological concept)AggressionHistoryPolitical scienceSociologyPsychologyPsychiatryPoliticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INDIGENOUS DEATHS IN CUSTODY have long told a story of alcoholism and mental illness, suggesting a fundamental incapacity of Canada’s Indigenous populations to survive and prosper in modern society. In Dying from Improvement Sherene H. Razack tells a different story, one of colonial aggression which constructs the state as a body that secures its own legitimacy through encounters with Indigenous bodies. Running parallel to this examination is a question for all Canadians: In the face of police aggression and the profound indifference that underlies so many Indigenous deaths in custody, “why do we fail to care?”2 By examining inquests and inquiries into Indigenous deaths in custody in British Columbia and Saskatchewan, the author shines a light on the oft-subverted discussion of the racial animus that colours police interaction with Canada’s Indigenous peoples. Razack is primarily concerned with challenging the Canadian public discourse that defines Indigenous deaths in custody—the story of a group of people unfit for modern life who exist somewhere “between life and death,” as prisoners of their own dysfunction and dependency.3The book is divided into six chapters. Each chapter examines the death of a particular person or group, and state response to the associated tragedy, running alongside an exploration of what the author believes lies beneath the surface.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,009
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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