The Intersection of Incarceration and Injustice: Environmental Burdens in Prison Communities
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study examines environmental justice (EJ) indicators in communities surrounding 165 prisons in 10 U.S. states, contributing to timely and critical discussions of both decarceration and EJ in smaller towns and rural areas of the United States. Methods: Environmental Protection Agency's Environmental Justice Screening and Mapping Tool (EJSCREEN) was used to characterize environmental burdens in communities surrounding state and federal prisons. Based on findings, brief case studies of five prison communities with multiple EJ concerns are presented. Results: Communities surrounding 40% of the prisons exceeded an 80th percentile threshold EJ Index for one indicator; nearly one-quarter exceeded this threshold for multiple EJ Indexes. The prisons tended to be in less-densely populated areas; only 4% of prisons in these 10 states were in cities. States with higher incarceration rates tended to have a greater number of elevated EJ Indexes for communities surrounding prisons. Discussion: Findings support the existence of many rural EJ communities, and a multitude of pollution sources may contribute to environmental conditions in communities surrounding prisons. Although EJ concerns impact a broad set of stakeholders, prison inmates represent a unique population: involuntary subjects of environmental burdens they are unable to escape during the period of their incarceration. Study findings are also discussed in the context of proposed actions under the Biden Administration's Justice40 Initiative. Conclusion: Intersectional approaches are needed to understand and solve complex problems. This study finds that rural communities, increasingly the sites of prisons, present EJ concerns worthy of further examination.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».