Notice bibliographique
Résumé
The Journal of Prisoners on Prisons (JPP) invites submissions for a special issue on the theme of "Emotions and Carceral Spaces".Experiences of imprisonment or living and working in various carceral settings are isolating, punitive, and at times traumatic, all of which infl uence the emotional experiences of both prisoners and staff .Carceral spaces are neither uniform nor orderly, and the way emotions are felt and expressed diff ers signifi cantly depending on the specifi c setting, lived experiences, and interpersonal interactions.Diff erent carceral environments can produce multiple emotional experiences, which can also diff er based on gender, race, sexuality and other markers of diff erence.Individuals' age, past experiences, length of sentence, and security level can also impact one's emotions.We encourage authors to share and critically refl ect on their emotional experiences within carceral environments or how diff erent physical spaces in jails, prisons, treatment centres, detention centres, psychiatric facilities, halfway houses or other sites of confi nement aff ect prisoners' moods and behaviours.Submissions that refl ect how emotions are organized and expressed in prison, along with where and how it is appropriate to express oneself emotionally in the culture of prison and the policy context are especially welcomed.We hope to better understand how carceral spaces can shape people's emotional experiences, while also impacting or being impacted by interpersonal relations among prisoners, as well as between prisoners and staff .Additionally, we invite submissions concerning how emotions contribute to prison spaces being perceived as a heightened 'HIV risk environment'.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».