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Enregistrement W2615513831 · doi:10.1111/cars.12142

Conservative Politics, Sacred Cows, and Sacrificial Lambs: The (Mis)Use of Evidence in Canada's Political and Penal Fields

2017· article· en· W2615513831 sur OpenAlexaffabout
Meghan Dawe, Philip Goodman

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPrisonHumanitiesContext (archaeology)RhetoricState (computer science)Political scienceCorporate governanceSociologyEthnologySituatedLawPhilosophyHistoryTheologyManagementArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the federal government's justifications for its decision to cancel Canada's prison farm program, and demonstrates how Harper's Conservatives used talk of “evidence,” “science,” and “research” to appear to be performing good, modern governance. We argue that developments within the penal field are deeply intertwined with activities within the political field—and are more clearly understood when situated within the broader context of politics, science, and the strategic (mis)use of evidence. Scholars must be careful in assuming the state is actually engaging evidence rather than doing so only at the level of rhetoric and discourse. Cet article explore les justifications utilisées par le gouvernement fédéral par rapport à sa décision d'annuler le programme canadien de prisons‐fermes, et démontre comment les conservateurs d'Harper ont utilisé les notions d’‘évidence’, de ‘science’ et de ‘recherche’ pour donner une apparence de bonne performance et de gouvernance moderne. Nous affirmons que les développements du champ pénal sont profondément imbriqués avec les activités à l'intérieur du champ politique—et sont mieux comprises lorsque situés dans le cadre plus large des politiques, de la science et des stratégies de (mal)utilisation d’évidences. Les spécialistes devraient être prudents lorsqu'ils assument que l’État prend réellement en compte les évidences alors qu'il est en fait seulement au niveau de la rhétorique et du discours.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0300,052
Communication savante0,0240,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,124 · 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.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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