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Enregistrement W4387064455 · doi:10.1093/he/9780198860914.003.0025

25. Crime and consumer culture

2023· book-chapter· en· W4387064455 sur OpenAlexaff
Keith Hayward, Oliver Smith

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Conservation and Criminology Analyses
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural criminologyConsumerismCommodificationSociologyIdeologyCapitalismCriminologyPerspective (graphical)Everyday lifeNexus (standard)Green criminologyEnvironmental ethicsPoliticsPolitical scienceCriminal justiceLawEconomicsEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proceeding from a theoretical perspective, this chapter examines the various relationships that exist between consumer culture and crime. The chapter starts by looking at criminology’s past, and a short review of some of the main theories/theorists that have actually trained attention on consumerism as a criminogenic phenomenon. This section also includes a critique of the supposed oppositional potential of consumerism that dominated the social sciences until relatively recently. Turning to the present, the chapter then introduces three distinct but complementary perspectives that offer a more useful and critical explanation of ‘the crime-consumerism nexus’. First, cultural criminology addresses the criminogenic impact of global capitalism at the level of cultural discourse and everyday transgression. Second, ultra-realist criminology identifies the damage caused by consumer capitalism, and more specifically how the dominance of neoliberal ideology shapes the deep-rooted desires and drives behind much identity-driven criminality. Finally, the deviant leisure perspective draws on both these positions to illustrate how dominant forms of commodified leisure drive a range of social, environmental, and individual harms. The relationship between crime and consumerism is not a simple one but, as this chapter argues, it is one that demands serious and critical criminological attention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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