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Enregistrement W4394822224 · doi:10.1177/25148486241243028

Critical environmental justice and the Wasteocene: Oppression and resistance in an Italian prison during the Covid-19 pandemic

2024· article· en· W4394822224 sur OpenAlexaff
Elisa Privitera, David N. Pellow, Marco Armiero

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning E Nature and Space · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjusticeFraming (construction)Environmental justiceOppressionCriminologyPrisonSociologyPolitical scienceEnvironmental ethicsLawGeographyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article aims to frame the state violence and socio-ecological injustice perpetrated against prisoners through the lens of both critical environmental justice studies and the concept of the Wasteocene. We seek to uncover the socio-ecological relationships that have historically shaped the enforcement of the prison and waste systems through a focus on the Italian context during the Covid-19 pandemic. We explore the case of a jail in Campania, a region in the South of Italy infamous for its troubled waste management that has caused uncountable and entangled health, social, and economic harms. The jail is adjacent to an area with a long history of waste disposal practices and numerous legal conflicts and corruption scandals: all characteristics that make this case emblematic of the broader problem of carceral environmental injustice. We argue that carceral institutions are generative sites for examining the dynamics of violence, expendability, and wasting relationships that are built into their structures and core functions We also maintain that the Covid-19 pandemic has both uncovered and exacerbated such dynamics and therefore stands as a framing device that further corroborates our argument. We conclude with lessons and observations for scholars studying environmental concerns and carceral systems through a multidisciplinary lens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,329
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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