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Enregistrement W2787476323 · doi:10.22215/etd/2014-10126

Cutting Knowledge: The Pathologization of Self-Injury in Correctional Discourse

2014· dissertation· en· W2787476323 sur OpenAlexaffabout
Cristine Rotenberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationCulpabilityIdeologyMental illnessPrisonPsychologyCriminologySocial psychologySociologyPoliticsGender studiesMental healthPsychiatryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis critically examines correctional discourse on prisoner self-injury produced by the Correctional Service of Canada's (CSC) Research Branch (RB) between 1990 and 2012.Since 2010, the RB has published over 700 pages worth of research on prisoner selfinjury.This new wave of research is identified in this thesis as a significant growth in correctional knowledge on self-injury.Self-injury in correctional environments has been a topic of much debate in recent years, where academics and governments alike have assessed the ability of the prison to adequately manage and treat self-injuring prisoners.Stepping back from these debates of the punitive versus therapeutic capabilities of the prison (Hannah-Moffat, 2001;Kendall, 1994;Kilty, 2006 Kilty, , 2008b)), this thesis examines what knowledges on prisoner self-injury are produced in correctional discourse and how these knowledges both enable and constrain understandings of self-injury in the prisoner population.Through a discourse analysis, this thesis identifies the discursive shifts in correctional knowledges on self-injury.Grounded in the extant clinical and correctional discourse that has historically constructed self-injury as practiced by manipulative, violent or suicidal prisoners, the new surge of research demonstrates a shift to predominately pathological explanations that aim to reduce the deviant behaviour to the manifestation of a mental illness.This domination of the 'psy-sciences' as 'intellectual technologies' (Rose, 1990(Rose, , 1996b) ) in turn both demotes and bars sociological or otherwise non-psy understandings of self-injury.It is suggested that political accountabilities further shape the output of research.This is demonstrated in how the characterization of prisoners as pathologically inclined to self-injure lends to the CSC's displacement of responsibility for self-injury from the prison to prisoners' mental illness.I suggest that women prisoners are increasingly pathologized for their self-injurious behaviours in relation to men when the historical medicalization of women's madness (Ussher, 1991(Ussher, , 2011) ) is considered.This thesis contributes to critical debates on whether quantitative versus qualitative methods should be problematized as contributing to the production of knowledge.It is argued that it is not the research methodology that should be problematized, but rather the ideological platform from which the discourse originates.It is suggested that regardless of methodological approach, the RB's conceptualization of prisoners who engage in selfinjury was pre-determined by their ideological alignment with the psy-sciences.The implications of the recent shift in correctional discourse with respect to the responsibilization of prisoners for their mental illness(es) are also explored.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0200,055
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,358
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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