A Feminist Critical Discourse Analysis of the Experiences of Community Reintegration for Women Leaving Prison
Notice bibliographique
Résumé
Women are a small, yet growing, increasingly diverse and complex group out of the overall Canadian prison population. From 2005 to 2015, the population of people in Canadian prisons rose by approximately 10% and most of this growth can be attributed to the increase of visible minorities, individuals of Indigenous descent and women in prison. Presently, more than 50% of the women are under supervision in community, thus in need of support as they attempt to socially reintegrate. \n \n\tUnfortunately, in comparison to the average Canadian, formerly incarcerated women carry a greater rate of mental health and substance abuse issues and are more likely to have a history of sexual or physical abuse. In comparison to men, women are often more vulnerable and likely to experience negative outcomes from incarceration, including continuous stigmatization while re-entering the community. Thus, women leaving prison may face a wide array of constraints to achieving a healthy lifestyle. \n \n\tThankfully, decades of research have shown that relationships hold great value in helping women achieve a sense of normalcy in their lives during their transitions from prison into community. Therefore, the purpose of this thesis was to gain an in-depth understanding of the experiences of women reintegrating into community after imprisonment. To do this, I performed a feminist critical discourse analysis (FCDA) on a data set of longitudinal transcribed interviews with six women who have experienced incarceration at the Grand Valley Institution for Women (GVI). The women took part in a community-based restorative justice program, known as Stride Circles, in the Kitchener-Waterloo area.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».