“He’s in jail now and I don’t feel bad”: Analyzing Sureties’ Decisions to Report Bail Violations
Notice bibliographique
Résumé
The control, supervision, and rehabilitation of criminalized people often falls on the shoulders of non-state agents and organizations. Surety bail releases are a clear embodiment of this trend, as the courts call upon relatives, friends, and employers to supervise the pre-conviction activity of people accused of a crime. According to the law, sureties must report all bail violations to the police; the resulting diffusion of responsibility is said to increase the penal state’s power and control over criminal justice-involved individuals while minimizing reputational risks. Yet how sureties carry out this role in the community remains unexplored. Using data from 36 interviews with sureties in Ontario, Canada, we find that how friends and family assume the role of surety varies considerably and regularly diverges from court expectations. Despite the general commitment sureties show towards supervising the accused, decisions to report an accused vary based on the perceived severity of the act, the fairness of the conditions, the accused’s best interests, and their own bias towards the law. In this way, responsibility for carceral control is not just assumed by sureties but also resisted, ignored, and subsequently transformed in the context of their everyday lives. Understanding how the decision-making process of sureties works in practice is important for informing recommendations geared towards offsetting the pains of pre-conviction for the accused and their loved ones.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».