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Enregistrement W7128723578 · doi:10.15167/2279-5057/ag2025.14.18.2606

Practicing Dorothy Smith’s feminist alternative sociology in the criminal justice system: A case study

2025· article· en· W7128723578 sur OpenAlexaboutno aff
Morena Tartari

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceEthnographyField (mathematics)Embodied cognitionEconomic JusticeParticipant observationWork (physics)Domestic violence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper illustrates, through a case study, the potential of Institutional Ethnography (IE) as a research approach to study and transform the criminal justice system. IE is a research approach developed by the Canadian sociologist Dorothy E. Smith that focuses on how texts and language coordinate people’s lives across different contexts. In resisting prescriptive theories, Smith (1987) defined IE as an ‘alternative sociology’, a combination of an innovative feminist-Marxian critique of the sociological tradition and insights from ethnomethodology. IE examines institutional forms of social organisation, placing texts as replicable material objects at the centre of its analysis. IE analysis begins with people’s everyday/everynight embodied experiences, interactions, and discursive relations of ruling. However, rather than generalising from individuals’ experiences, IE examines how individuals are organised by already generalised texts and discourses. Initially described as a sociology for women, IE has since been used by, and for, people of all genders. The application of IE to the field of the criminal justice system has expanded over the last two decades. Following early IE work on homophobic policing of gay men and on domestic violence, the need for IE research and impact in this field has been clearly established. This paper utilises a research study on domestic violence and institutional biases conducted in three countries as a case study to demonstrate how IE can be applied. The analysis highlights the gaps between victims’ needs and institutional discourses and procedures and the practices of frontline workers. By recognising these ‘disjunctures’, IE provides empirically grounded suggestions for effective processual change. This paper also emphasises the methodological versatility of IE. In conclusion, this paper demonstrates how IE aligns with a pluralistic sociological perspective that embraces anti-positivist, feminist, action-oriented qualitative research, and how IE can help scholars challenge dominant ruling discourses within the criminal justice system. Keywords: institutional ethnography, gender, criminal justice system, social research methods, domestic violence.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0230,027
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,351 · 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.

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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