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Enregistrement W7128620340 · doi:10.1093/socpro/spaf016

The Struggle over How to Help Incarcerated People: A Field Analysis of the Penal Voluntary Sector

2025· article· en· W7128620340 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kaitlyn Quinn

Notice bibliographique

RevueSocial Problems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésScholarshipVoluntary sectorVisionField (mathematics)Work (physics)Power (physics)Set (abstract data type)Position (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper examines the penal voluntary sector (PVS) in Canada, where (un)paid staff act as “first responders” and “last resorts” for the complex, often intractable problems associated with incarceration. Like many other social problems, there are no single or straightforward solutions for the harms related to imprisonment. As such, the PVS’s work is marked by tensions, uncertainties, and competing visions about what should be done. Moreover, scholarship has provided little guidance on how to make sense of diverse and often conflicting ideas about helping incarcerated people. To conceptualize these efforts collectively, this paper draws on online archival research to characterize the PVS as an interstitial field sitting among the voluntary sector, the academic field, and the penal field. Envisioning the PVS in this way offers a new vantage point from which to understand how its actors position themselves as authorities in the struggle over how to help incarcerated people, as well as to understand the ideas, symbols, and resources they rely on to justify their perspectives. By examining these various claims to authority and their interrelationships, this paper reveals the underlying assumptions, logics, and structures of power that set the boundaries for the PVS’s work with incarcerated people.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0300,039
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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