Introduction: The Promises and Challenges of Crime Ethnographies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter outlines some of the scholarly and political appeals of crime ethnographies and identifies a series of factors that will pose challenges to this methodological approach over the longer term. It briefly charts the early evolution of crime ethnographies, noting how they have expanded to encompass the study of a larger range of criminal or deviant behaviors, while also focusing on the operation of criminal justice institutions. A more diverse group of scholars than was historically the case now conduct such research, individuals who typically embrace a more reflexive orientation to knowledge production than is characteristic of positivist science. Crime ethnographies provide invaluable grounded insights into the lives of participants and processes that are often otherwise hidden or hard to reach. Politically, ethnographies tend to humanize individuals and groups that are easily vilified, while reminding politicians and officials of the need to be conscious of local variability when adopting policy initiatives that originated in different contexts. Notwithstanding the many benefits of this approach, a series of developments now present challenges to crime ethnographies as they are currently practiced, including the changing technological profile of crime, as well as university-based developments, such as changes to the systems for overseeing and rewarding academic work and research ethics protocols that do not accord with the philosophical assumptions of ethnographers or the practical realties of ethnographic fieldwork.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».