Par-delà les murs de la prison : le travail de care des proches des personnes incarcérées
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche qualitative exploratoire a pour but de documenter les expériences des proches des personnes incarcérées au Québec selon une perspective féministe anticarcérale. Nous y considérons les proches comme des agents actifs au sein de l’espace carcéral diffus (Ferreccio, 2019), accomplissant un travail de care quotidien aux portes des prisons. Conséquemment, non seulement vivent-ils de plein fouet les conséquences directes et indirectes de la peine d’incarcération, mais leur présence est déterminante de la façon dont celle-ci est vécue au sein des murs de la prison (Ricordeau, 2008; Touraut, 2019). En mobilisant un cadre conceptuel fondé sur les théories de l’éthique du care, nous mettons en lumière l’interdépendance des personnes incarcérées et leur entourage, tout en analysant l’assignation genrée au travail de care (Hamrouni, 2013; Paperman, 2013). Pour ce faire, nous avons mené des entretiens auprès de dix proches de personnes incarcérées. Nous avons par la suite conduit une analyse thématique et théorisante de leur contenu (Gaudet et Robert, 2018; Paillé et Mucchielli, 2021) afin de répondre à la question suivante : que révèlent les expériences des proches des personnes incarcérées au Québec sur l’incarcération, à l'aune des théories du care? Les résultats montrent la mise en place d’un large dispositif de care porté principalement par les femmes de l’entourage, conséquent avec leur responsabilisation accrue. En outre, notre analyse féministe anticarcérale met en lumière la nécessité de prendre en compte les expériences et les expertises des proches pour toute démarche rigoureuse visant à s’affranchir des pratiques punitives du système pénal. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : prison, incarcération, féminisme anticarcéral, éthique du care, travail de care, abolitionnisme pénal, abolitionnisme carcéral, travail social, proches des personnes incarcérées.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».