“You Start to Feel Like You’re Losing Your Mind”: An Intersectionality-Based Policy Analysis of Federal Correctional Segregation Policy and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Le nombre de femmes, particulièrement de femmes autochtones, incarcérées dans les pénitenciers fédéraux canadiens et dans des unités d’isolement a augmenté régulièrement au cours de la dernière décennie. Le présent article propose une analyse des politiques fondées sur l’intersectionnalité et utilise l’étude de cas d’une femme autochtone pour examiner comment les femmes purgeant une peine fédérale vivent l’isolement et les problèmes d’inégalité qui sont illustrés par leur surreprésentation dans cette forme de détention des plus austères. Nous explorons les façons genrées et racialisées dont le Service correctionnel du Canada (SCC) interprète les comportements, les attitudes et même les personnalités des femmes qui sont placées en isolement. En examinant les politiques en matière de santé mentale, de genre et de culture dans le contexte de la gestion du risque et des besoins, nous concluons que le SCC ne protège pas les femmes marginalisées, mais convertit plutôt leurs besoins en risques à gérer. Nous proposons aussi d’autres réponses et solutions stratégiques visant à produire les changements sociaux et structuraux qui sont nécessaires pour réduire le caractère injuste des politiques et des pratiques correctionnelles.
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 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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».