The Carceral Web we weave: Carceral citizens’ experiences of digital punishment and solidarity
Notice bibliographique
Résumé
This article asks: How do formerly incarcerated people navigate digital technologies? Using the metaphor of a spider web, I use 18 months of ethnographic observations of formerly incarcerated women of color to argue that formerly incarcerated people must contend with what I call— Carceral Web—the spatial intersection between carceral institutions and digital technologies. I identify two primary features of the Carceral Web: stickiness and entanglements. I characterize stickiness as the Internet’s ability to make carceral histories inescapable across time and physical space, making it impossible for formerly incarcerated people to shed their criminal histories. I characterize entanglements as the intersections of institutional carceral relationships that result from practices and norms of digital connectivity. I argue that the pervasive significance of digital connectivity to everyday life compels formerly incarcerated people to contend with the Carceral Web, but stickiness and entanglements make them susceptible to exploitation and reincarceration. I call the Carceral Web’s production of vulnerable subjects predation, which I characterize as a type of hidden sentence. I contend that despite having limited resources to navigate predation, formerly incarcerated people are tasked with co-opting the Carceral Web to build solidarity and training as a self-defense survival mechanism. Understanding the Spider of the Carceral Web as the convergence of corporations and state interests allows us to see how it feeds on the lives of formerly incarcerated people by consuming their marginalization and exclusion in the interests of racialized and gendered profit.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».