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Enregistrement W2981648668 · doi:10.24135/dcj.v1i1.8

Silencing Prisoner Protests: Criminology, Black Women and State-sanctioned Violence

2019· article· en· W2981648668 sur OpenAlexaboutno aff
Britany Jenine Gatewood, Adele N. Norris

Notice bibliographique

RevueDecolonization of Criminology and Justice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnrestPrisonCriminologyGrassrootsState (computer science)Resistance (ecology)MainstreamInvisibilitySociologyPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protests and resistance from those locked away in jails, prisons and detention centers occur but receive limited, if any, mainstream attention. In the United States and Canada, 61 instances of prisoner unrest occurred in 2018 alone. In August of the same year, incarcerated men and women in the United States planned nineteen days of peaceful protest to improve prison conditions. Complex links of institutionalized power, white supremacy and Black resistance is receiving renewed attention; however, state-condoned violence against women in correctional institutions (e.g., physical, sexual and emotional abuse, and medical neglect by prison staff) is understudied. This qualitative case study examines 10 top-tier Criminology journals from 2008-2018 for the presence of prisoner unrest/protest. Findings reveal a paucity of attention devoted to prisoner unrest or state-sanctioned violence. This paper argues that the invisibility of prisoner unrest conceals the breadth and depth of state-inflicted violence against prisoners, especially marginalized peoples. This paper concludes with a discussion of the historical legacy and contemporary invisibility of Black women’s resistance against state-inflicted violence. This paper argues that in order to make sense of and tackle state-condoned violence we must turn to incarcerated individuals, activists, and Black and Indigenous thinkers and grassroots actors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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