Grandeurs et misères de la politique pénale au Canada : du réformisme au populisme
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques décennies, les observateurs constatent un durcissement très marqué des politiques et des pratiques pénales, surtout aux États-Unis. Plusieurs, dont David Garland et Loïc Wacquant, ont tenté de documenter et d’expliquer ce virage punitif. Cette thèse de la « globalisation » du virage punitif a suscité nombre de réactions et de questionnements et a été remise en question dans le cas du Canada. Malgré quelques efforts pour documenter empiriquement ces transformations du pénal, plusieurs discours théoriques sur les transformations du pénal, sur les effets de la globalisation et de la mondialisation partent d’une analyse trop sommaire et trop superficielle des politiques et des pratiques pénales. C’est pourquoi on met l’accent dans cet article sur la description de ce qui s’est passé au Canada au cours du dernier demi-siècle avant de tenter d’en dégager les grandes tendances et d’esquisser quelques hypothèses d’explication.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".