Neo-‐Colonial Criminology: Quantifying Silence
Notice bibliographique
Résumé
In Australia, Canada, New Zealand and the United States of America, Indigenous peoples continue to experience incarceration at markedly disproportionate rates. Some scholars have criticised criminology for contributing to this social problem by marginalising Indigenous peoples in research and research publications. This study is a first attempt to quantitatively evaluate the (de)colonised state of contemporary criminology. It involves a comprehensive review of research on ‘Indigenous peoples in the criminal justice context’, which has been undertaken in aforesaid countries and was published in elite criminology journals over the past decade (2001-‐2010). The findings reveal that publication rates on the subject are low both compared to incarceration rates and compared to the quantity of academic discourse about other disproportionately incarcerated social groups. Since an adequate, i.e. attention-‐grabbing, quantity of academic discourse has been linked to the public recognition of social problems, the dearth of publications on the subject suggests that mainstream criminology inhibits public attention to the issue and thus contributes to the marginalisation of Indigenous peoples, the reproduction of social inequality and the preservation of elite power.
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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 | 0,028 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».