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Enregistrement W4376135795 · doi:10.18192/jpp.v32i1.6754

Profiling and the Canadian Carceral State | Les profilages et l’État carcérale canadien

2023· article· fr· W4376135795 sur OpenAlexaffvenueabout
Justin Piché

Notice bibliographique

RevueJournal of Prisoners on Prisons · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfiling (computer programming)Political scienceCriminologyState (computer science)Computer securityLawComputer scienceSociologyOperating systemAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Carceral State routinely engages in profi ling of people pushed to the margins by colonialism, racism and white supremacy, capitalism and classism, patriarchy and heteronormativity, ableism, and other violent structures.This is evident in who is targeted, harmed, and killed by policing, imprisonment, immigration, child apprehension, health, social services and assistance, and other carceral institutions.The Journal of Prisoners on Prisons invites contributions by current and former prisoners, their loved ones, and grassroots community organizations that document, critique, and propose alternatives to profi ling evident in carceral practices and experiences.Prospective contributors can also submit pieces examining resistance eff orts behind and beyond bars to build decarceral futures.Les profi lages des personnes marginalisées par le colonialisme, le racisme et la suprématie blanche, le capitalisme et le classisme, le patriarcat et l'hétéronormativité, le capacitisme et d'autres structures violentes est une pratique récurrente chez l'État carcéral canadien.Cela est évident lorsqu'on observe qui est ciblé, blessé et tué par les services de police, l'emprisonnement, l'immigration, l'appréhension d'enfants, de santé, ainsi

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0270,007
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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