Dark Tourism, Penal Landscapes, and Criminological Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dark tourism researchers who examine sites of death, suffering, and despair have generated a significant amount of research over the past two decades. Different ways of conducting dark tourism research are emerging. These include studies oriented toward making sense of the supply and demand for such excursions, and research that explores how cultural meanings are negotiated at these destinations. There are also critiques of the wide-ranging application of the dark tourism concept, which has led some scholars to argue that it is analytically imprecise. New directions for future dark tourism research have also been proposed, including a call to shift away from discipline-centered analyses. Engaging with these developments, we suggest that the future direction of dark tourism research should involve grounding such studies in the concerns and insights offered in specific social science disciplines, including criminology and criminal justice studies among others, to add focus and precision to cross-disciplinary debates. To do so we draw from the emergence and development of penal tourism research, which examines how cultural representations of penality shape and are shaped by the practice of punishment in given societies. Since penal tourism research tends to focus on prison museums, we propose future directions for the study of this phenomenon rooted in criminological concerns for understanding how penal meaning making, including definitions of acts that are criminalized and what constitutes (in)justice, takes place in other sites of punishment memorialization including police and courthouse museums. Other future research directions include studying sites that memorialize corporate and state harms.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,044 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».