MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400544575 · doi:10.7202/1112073ar

Caring for Archives of Incarceration

2024· article· en· W4400544575 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Robinson-Sweet

Notice bibliographique

RevueArchivaria · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, university archives have initiated efforts to document mass incarceration in the United States. As they engage in this work, it is important to examine how archivists are responding to the ethical challenges presented by collecting and stewarding records related to incarceration. This article addresses that need by reporting on the findings of qualitative interviews with archivists working at academic repositories with major collections focused on incarceration. This study’s focus on university archives reflects their prominence in undertaking such work, which is likely to continue given these institutions’ comparative autonomy and access to resources. Evaluating this work is urgent because of the vulnerable position of those most impacted by the prison system. Three major themes emerged from the interview data collected in this research: (1) financial and intellectual resources available at universities to support incarceration-related archiving; (2) the university context can provoke ethical anxiety for archivists working with incarceration-related collections; and (3) obtaining meaningful consent is a particularly difficult challenge for archives that steward incarceration materials. Placing these findings within the context of the academy’s carceral entanglements and in dialogue with critical prison studies and critical archival studies scholarship, I argue that ethical incarceration archiving demands a liberatory approach. This approach begins by asking if and how incarceration archiving can help get people free.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueArchivariaMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207