“Why Doing Good is So Hard”: Examining Community Efforts to Help Criminalized Individuals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the Canadian context, the efforts of charitable and non-profit organizations have long been considered key to understanding both the historical trajectory and contemporary shape of punishment. Recently, scholars have suggested that economic and political developments such as neoliberalism and welfare state retrenchment have meant that these organizations, as well as their broader communities, have taken on larger roles in criminal justice processes. In response, there has been a flurry of research examining the penal voluntary sector. Some scholars have suggested that this sector is part of the archipelago of social control, responsible for widening carceral nets and diversifying penal power, while others have envisioned this sector as agitating for social change, improving public safety, facilitating personal growth, and even saving lives. Few studies, however, have explored questions about the size, scope, structure, and boundaries of these diverse organizations and adjacent community efforts collectively. As a result, although valuable analyses have examined parts of the penal voluntary sector and their practices, little guidance is available with regard to conceptualizing the overall texture of this domain. This dissertation is one step toward clarifying the overarching logic that structures practice among the wide range of organizations, associations, and individuals seeking to help criminalized individuals in Canada. In particular, this research draws from the theoretical work of Pierre Bourdieu and the American pragmatist philosophical tradition to advance a view of this domain as structured around the struggle over who and what are legitimately helping criminalized individuals. It explores how diverse efforts to help criminalized individuals fit together—and where, when, and why they sometimes conflict. In doing so, this dissertation furthers understandings of: (i) the diversity of actors working to help criminalized individuals; (ii) the normative assumptions underpinning this work; (iii) the relationships between individuals, organizations, and groups in this domain; and (iv) the impact of various helping efforts on criminalized individuals. Throughout this research, I mobilize four types of qualitative data as evidence: fieldnotes from ethnographic participant observation in penal voluntary sector organizations; semi-structured interviews with volunteers and staff at these organizations; organizational documents obtained through fieldwork; and publicly archived materials.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».