Race, Gender, and Police Violence in the Shadow of Controlling Images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the emergence of the #SayHerName movement alongside #BlackLivesMatter, research on police encounters is rarely intersectional and has largely neglected the potentially violent consequences of gendered and racialized “controlling images.” Using New York City investigatory stop data (2007–2014), and drawing on controlling images theory, our analysis shows that Black men and women experience higher rates of police violence than White men and women. Within race, analyses indicate that Black men experience more police violence than Black women. The same gender gap exists for Whites, Asians, and Latinx persons, suggesting that broad cultural perceptions of femininity and masculinity shape police violence. However, these gendered frames mostly dissolve in instances of potentially fatal violence, as we find no gender differences within race or ethnicity in these extreme cases with one exception: police point their guns at Black men slightly more than at Black women. Further, the controlling image criminalizing Black men casts a long shadow—police are more likely to use violence on individuals stopped in the company of a Black man across gender, race, and ethnicity. This study provides a comprehensive, intersectional analysis of police encounters, both reaffirming and extending controlling images to understand why race, ethnicity, and gender disparities in state violence experiences persist.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle