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Enregistrement W4408857671 · doi:10.1177/26338076251323303

Criminalising feminism: Feminist activists’ experiences and perceptions of state repression in China

2025· article· en· W4408857671 sur OpenAlexaff
Geping Qiu, Jiawei Zhao, Hong‐Ming Cheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Criminology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeminismPsychological repressionChinaState (computer science)Gender studiesPolitical sciencePerceptionSociologyLawPsychologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State repression of women remains a pressing issue worldwide, yet it is seldom classified as a form of crime in criminological research. While feminist criminology and victimology have extensively explored the experiences of women victims within the context of violence against women, empirical research into women's perceptions and experiences of state repression remains limited in criminology. This article aims to broaden the scope of inquiry to encompass a wider array of victim experiences. This study applies the lens of political repression and state crime victimisation to the situation of feminist activists facing state repression in China, delving into the tactics, characteristics and repercussions of such repression. By conducting detailed interviews with feminist activists and analysing material from public sources, our data illustrates that state repression of feminist activists is perceived by victim-survivors as a form of state crime that harms women both physically and mentally and facilitates other forms of crime against women in society. We argue that victim-survivors’ experiences and perceptions underscore the critical importance of prioritising the act of listening to their voices in criminological discussions of state misconduct.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,011
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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