Bibliographic record
Abstract
Cet article, issu d’une étude qualitative menée dans une maison d’arrêt en France, propose d’analyser et de décrire les formes d’inégalités, de discrimination et de privilèges sur lesquels se fonde l’ordre en détention. Sur la base d’une discussion de différents problèmes théoriques soulevés par l’analyse de la complexité des relations surveillants-détenus, du poids des contraintes sécuritaires sur l’ensemble des logiques d’action, ou encore des jeux d’identités et d’identifications en détention, nous décrivons trois types de position occupées par les détenus : d’abord le « stratège » qui développe un véritable contre-pouvoir tout en participant activement au contrôle des autres détenus ; ensuite le « tacticien » qui, au jour le jour, ruse pour améliorer son quotidien ; enfin, le « soumis » qui est l’objet de persécutions et de formes d’oppression spécifiques. À travers la description de cette structure de domination, nous montrons que l’institution ne vise pas tant à dépersonnaliser les détenus pour fonder de nouvelles identités conformes à l’institution qu’à s’appuyer plus pragmatiquement sur les capacités différentielles d’initiative et les inégalités sociales en détention pour minimiser les sources de désordre.In fine, ce constat nous conduit à proposer une redéfinition partielle du concept d’institution totale.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".