Conversational Narratives at Quixote House: How Released Offenders and Religious Members Build Community and Find a New Identity in Winnipeg
Notice bibliographique
Résumé
One of the most worrisome situations in current societies is the failure of their correctional system. Even though jails and imprisonment institutions, at least in developed countries, do not have the shameful conditions which characterized them in the past, the high rate of recidivism shows that the correctional function that morally justifies their existence, with its big budget, has not been successful. Individuals that enter into the correctional system barely escape from it during life. However, there is a house in Winnipeg that is making a difference. This essay is about this house, Quixote House, named after Don Miguel de Cervantes’ novel hero, and my engagement to build community in it through conversational narratives. Also this essay shows how conversational narrative plays a role in healing trauma and building a community through which released offenders can find a new identity. For this purpose, it is necessary to set first a theoretical context, addressing the situation of recidivism and parole releases and the efforts to reinsert former offenders into society, which entail many challenges such as clean and affordable housing. Then, there is an explanation of how storytelling addressing trauma and community building, the importance of emotions in this kind of narrative, and the possibility of storytelling in ordinary life, especially in finding personal identity. Following Lonergan’s approach, there is a description about Quixote House and my engagement as priest but also as a another member of the community in which parolees can find a new identity.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,553 | 0,456 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,645 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,407 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».