A Policy of Walls : Contrag Décisions to Prison Expansion and Penal Policies in Canada and France (1980-2005)
Notice bibliographique
Résumé
Qu'est-ce qui amène un pays, à un moment donné de son histoire, à faire le choix d'augmenter la taille de son parc pénitentiaire, de mener une « politique des murs » ? Pour répondre à cette question, nous comparons deux pays qui ont suivi des voies différentes : le Canada et la France. S'il a souvent été affirmé dans la littérature des sciences sociales que la décision de construire des prisons relevait de circonstances politiques, peu de travaux l'ont prouvé, et notre thèse entend commencer à combler cette lacune. En nous appuyant sur la sociologie de la décision, nous avons analysé les structures qui donnent naissance aux réformes touchant à la prison, l'action des acteurs impliqués, leur participation à l'élaboration de référentiels de politique pénale, et la façon dont s'organisait la circulation des idées dans les milieux décisionnels. Combinant observation des chiffres des prisons, travail archivistique, consultation de la littérature grise de la politique pénale de 1980 à 2005, et entretiens semi-directifs auprès de responsables politico-administratifs des deux pays (et à plusieurs niveaux de gouvernement dans le cas du Canada), nous avons cherché à expliciter les représentations qui guidaient les acteurs dans la définition du contenu programmatique d'une politique pénale. Le type de problème sélectionné par les responsables politico-administratifs, la place de la sécurité à l'agenda politique, et la participation d'administrateurs dénués de préoccupations électoralistes à la formulation des énoncés de solution sont les principaux facteurs explicatifs de la taille du parc carcéral. In fine, la composition des milieux décisionnels, de même que la propension des élites à intégrer d'autres catégories d'acteurs (groupes d'intérêts, consultants et universitaires) suffisamment institutionnalisées pour influencer l'élaboration des référentiels d'action publique, auront permis d'expliquer les écarts dans les politiques de construction menées dans les deux pays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».