The Carceral Web we weave: Carceral citizens’ experiences of digital punishment and solidarity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle