Punitive Welfare on the Margins of the State: Narratives of Punishment and (In)Justice in Masiphumelele
Notice bibliographique
Résumé
While there is an established literature on the relationship between political economy and state punishment, there is less work on how punishment is constituted from below in contexts of inequality. This article analyses the discourse around incidents of lethal collective violence that occurred in 2015 in a former black township in South Africa. I use this as a lens for examining how punitive forms of popular justice interact with state punishment. Whether via the slow violence of structural inequality or the viscerally corporeal high rates of interpersonal violence, my interviewees were intimately acquainted with violence. Although they supported long-term imprisonment, none of them came across as stereotypical right-wing populists. Instead, they adopted complex positions, calling for a type of punitive welfarism, which combined harsh solutions to crime with explicit recognition of the importance of dealing with ‘root causes’. I argue that when the state is perceived to be failing to both impose punishment and provide welfare, violence becomes a technology of exchange, which simultaneously seeks both more punishment and more welfare. The result is an assemblage of exclusionary penal forms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,027 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».