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Record W2222237294 · doi:10.3917/ds.394.0379

Lorsque la prison (se) rend justice

2015· article· fr· W2222237294 on OpenAlexaff
Fabrice Fernandez

Bibliographic record

VenueDéviance et Société · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsUniversité Laval
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir d’une enquête ethnographique menée sur une durée de 10 mois dans une maison d’arrêt de la région parisienne (en particulier l’observation de 81 jugements en commission de discipline), cette contribution vise à analyser et à questionner le contenu et le sens de la procédure disciplinaire en prison (du signalement d’incident à la réception des sanctions). Dans quel but sanctionne-t-on des détenus indisciplinés ? S’agit-il simplement de punir une conduite déviante et/ou de prévenir une récidive ? Au cœur de cette sanction, l’ordre n’est-il pas avant tout un ordre moral qui vise à transformer et rendre meilleurs les détenus ? Pour répondre à ce questionnement, je présente tout d’abord i) les enjeux politiques et moraux d’un traitement « humanisé » des indisciplinés, en retraçant les grandes réformes qui ont structuré la procédure disciplinaire. J’examine ensuite ii) les tensions entre les règles et les normes disciplinaires d’un côté et leur mise en pratique de l’autre en particulier à travers les décalages entre l’ordre moral des infractions et l’usage pragmatique des sanctions. J’analyse enfin iii) comment la commission de discipline est un espace de négociation au sein duquel les valeurs et les affects se conjuguent à des formes d’évaluation de la personnalité des détenus. À partir de l’ensemble de ces éléments, je montre comment malgré un souci d’humanisation, cette procédure disciplinaire produit de nouvelles formes de domination et de violence symbolique (infantilisation, responsabilisation, rectification morale).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.633
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.099
GPT teacher head0.421
Teacher spread0.322 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations10
Published2015
Admission routes1
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