Notice bibliographique
Résumé
FIVE WelfarisationWelfarisation is another technology of government through which female illicit drug users are governed.It is the process that constructs individuals or groups as needing social support, or that constitutes them as unworthy of it.Governments themselves create welfarisation through the maintenance of structural inequalities, social and economic marginalisation and its 'management'.Certain 'needy' or 'at-risk' groups of individuals are targeted for welfarisation or 'soft policing' through formal and informal social control mechanisms (Worrall, 2001).Welfarisation is in principle, benevolent, and may involve the provision of support with social funds, housing, training, jobseeking or childcare.It may prove to be a lifeline for some individuals, but programmes of welfare have long been identified as having (darker) mechanisms of surveillance and social control embedded within them.This relates to Foucault's concept of the 'carceral continuum' and his view that regulatory techniques permeate 'a whole series of institutions ... well beyond the frontiers of criminal law' involving doctors, social workers and educators (1991 [1975], p 297).Drawing on Foucault's work, Cohen (1985, p 3) argues that liberal capitalist countries such as the UK, Canada and the US all have 'social control systems' embedded in their programmes of 'welfare' and ideologies of treatment.The idea that policies of welfare also operate as mechanisms of control and surveillance particularly over marginalised groups of individuals has been explored and developed by various writers across a range of disciplines and subjects (see Parton, 1991, on child protection; Carlen, 1988, on young women in care; Carrington, 1993, on juvenile girls; Phoenix, 1999, on sex workers).Interventions into the lives of women who use illicit drugs presented as policies and practices of welfare (concerned with their wellbeing) are often experienced as intrusive, coercive and punitive (see Chapter Seven,.Mechanisms of control and surveillance, including practices
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».