MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377247368 · doi:10.3366/soma.2023.0394

Violent Exposures, Exposing Violence: Gender, Anti-Blackness and the Strip-Searching of Black Women and Girls in Canada

2023· article· en· W4377247368 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Latty

Notice bibliographique

RevueSomatechnics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlack femalePersonhoodGender studiesState (computer science)Black womenSociologyPsychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, more media attention has been given to the routinisation of police strip-searches in Canada. As with many violent policing practices, the routine use of strip-searching disproportionately affects Black, Indigenous, and racialised women. This article investigates the legal archives of two cases of the strip-searching of Black women and girls in Canada – the case of S.B. who was violently strip-searched by four Ottawa police officers in 2008 and the case of three 12-year-old girls who were strip-searched in a Halifax public school in 1995. This article demonstrates that the exposure of Black women’s and girls’ bodies that occurs in the strip-search encounter is part of the matrix of gendered anti-Blackness. In tracing the moves that the state makes to erase the sexualised violence of the strip-search, this paper suggests that the strip search be understood as a form of gendered anti-Black terror – a technology of violence that functions to evict Black women and girls from personhood. The disciplinary technology of the strip-search is one way in which the state exercises its sovereign power and marks Black women’s and girls’ bodies as violable bodies. I argue that the weaponisation of bodily exposure has a long legacy, and as a highly visual and spectacular encounter, the strip-search cases point to a particular kind of persistent corporeal violence.

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)0,001
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0500,020
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSomatechnicsMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207