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Enregistrement W4385324247 · doi:10.1177/14624745231189242

Markers of entanglement: Survival strategies within the neoliberal university and the promise of carceral futures

2023· article· en· W4385324247 sur OpenAlexaffabout
Mitra Mokhtari

Notice bibliographique

RevuePunishment & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonScholarshipSociologyNexus (standard)Mass incarcerationFutures contractDisadvantagedArgument (complex analysis)Public relationsCriminologyPolitical scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the neoliberal era, the university's form and function have shifted. These shifts necessitate an unraveling of the synergies of institutions of higher education with carceral institutions. Building from the scholarship of the “college-prison nexus” and the “academic-prison symbiosis,” this paper converges on the criminology department's role within these synergies. Based on an analysis of department websites and the introductory course syllabi of English-speaking criminology departments in Canada (n = 50), I interrogate the methods used to advertise to students. I identify six markers of entanglement that are part of how departments market themselves in the neoliberal era to the student–consumer. These markers include career prospects, field placements, faculty research, pracademics, job training, and dual/bridging degrees. Utilizing these markers as a departure point, I analyze these indicators of relationships that exist between the university and the carceral apparatus. In doing so, I interrogate how these relationships can (re)produce carceral logics and systems and offer the university an articulated pathway of survival through carceral intrenchment.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0190,045
Communication savante0,0210,017
Science ouverte0,0020,023
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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