Shaping the road to reentry: Organizational variation and narrative labor in the penal voluntary sector
Notice bibliographique
Résumé
Financial austerity, welfare state retrenchment, and the movement towards evidence-based interventions have intensified the pressures on penal voluntary sector (PVS) organizations. The result is an increasingly competitive field of social service provision in which organizations must differentiate themselves in the struggle over funding, contracts, symbolic authority, and potential clients. We explore this struggle by examining the distinct roads to reentry constructed at four PVS organizations in Ontario, Canada. Our analysis initiates a dialogue between individual narratives and organizational discourses, contending that the road to reentry is coauthored among organizations and criminalized individuals—albeit on unequal terms. Our findings reveal that there are significant pressures for criminalized individuals to perform narrative labor to align themselves with organizational understandings of reentry. Such pressures include: the denial of services or social assistance payments, threats of being returned to prison for “inadequate” participation in rehabilitation, and risks of not being considered for coveted “professional ex” positions at PVS organizations. In light of these empirical findings, we also offer a conceptual reflection on the challenges criminalized individuals likely face accessing services from multiple organizations with differing roads to reentry, suggesting that navigating these diverse roads not only requires narrative labor, but also narrative dexterity.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| 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 | 0,019 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».