Callous Cruelty and Blow Back: Immigration and Customs Enforcement Facilities, Riskscapes, and Community Transmission of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
This research builds on and extends critical environmental justice research into carceral spaces. Here, the focus is on U.S. Immigration and Customs Enforcement (ICE) detention facilities in the context of the COVID-19 pandemic. Drawing on the lessons provided by the Black Lives Matter social movement and critical race theory, this research draws connections between the institutionalized racism in the criminal justice system and immigration policies. The nativist and racist rationale for harsh immigration policies asserts that callous treatment of immigrants makes U.S. society safer. However, the blow back from these policies makes U.S. society less secure and degrades the civil and political rights for all. Informed by a riskscape framework, we pursue multiscalar and empirical research into this blow back. Riskscapes encompass different viewpoints on the threat of loss across space, time, individuals, and collectives. More tangibly, in the context of the COVID-19 pandemic, ICE detention facilities provided ideal conditions for the infection to spread among the people detained, visitors, and staff. The walls and fences surrounding ICE facilities did not prevent the spread of infection to nearby communities, counties, and regions. Heightened infection rates provide tangible (and tragic) evidence of the blow back from the callousness of U.S. immigration policies in general and of ICE facilities in specific. This synthesis of critical environmental justice and riskscapes literatures lays the foundation for a textured and multi-layered understanding of the unequal and institutional dimensions of risks in and around carceral facilities.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».