Developing the “Oppression-to-Incarceration Cycle” of Black American and First Nations Australian Trans Women: Applying the Intersectionality Research for Transgender Health Justice Framework
Notice bibliographique
Résumé
Trans women are disproportionately incarcerated in the United States and Australia relative to the general population. Stark racial and ethnic disparities in incarceration rates mean that Black American and First Nations Australian trans women are overrepresented in incarceration relative to White and non-Indigenous cisgender and trans people. Informed by the Intersectionality Research for Transgender Health Justice (IRTHJ) framework, the current study drew upon lived experiences of Black American and First Nations Australian trans women to develop a conceptual model demonstrating how interlocking forces of oppression inform, maintain, and exacerbate pathways to incarceration and postrelease experiences. Using a flexible, iterative, and reflexive thematic analytic approach, we analyzed qualitative data from 12 semistructured interviews with formerly incarcerated trans women who had been incarcerated in sex-segregated male facilities. Three primary domains-pathways to incarceration, experiences during incarceration, and postrelease experiences-were used to develop the "oppression-to-incarceration cycle." This study represents a novel application of the IRTHJ framework that seeks to name intersecting power relations, disrupt the status quo, and center embodied knowledge in the lived realities of formerly incarcerated Black American and First Nations Australian trans women.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».