“Democratizing punishment”? Federal prosecutors’ new anticorruption project and the Brazilian penal field
Notice bibliographique
Résumé
Since the 2000s, Brazilian federal prosecutors increasingly worked on corruption and white-collar crime (WCC) cases. While scholars have focused on how this engagement impacted politics, few works examine its implications for the country’s penal field. In the context of the mass incarceration of working-class and racialized groups, does prosecutors’ focus on the powerful promote penal change or continuity? Using this issue’s concepts of professional trajectories, professional projects, and contexts, I investigate how prosecutors built their expertise on criminal law, how this process shaped their penal discourses and practices, and how these contrast with the country’s penal context. Empirically, I analyze prosecutors’ CVs and discourses on an anti-corruption bill. I find that prosecutors invested heavily in academic specialization and international training in criminal law, focusing on WCC. With this move, they created a new professional project, which breaks with traditional racialized tough-on-crime discourses and proposes measures to increase accountability for the powerful, seeking to “democratize punishment.” However, some of these discourses and practices reproduce traditional punitive approaches embedded in the Brazilian penal context, such as penal populism and the disavowal of procedural rights. Although prosecutors built their professional trajectories around corruption and WCC, their professional project may incidentally harm marginalized defendants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».