Les femmes détenues d’Unité 9 : entre espace fictionnel et réalité
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous nous penchons surUnité 9, une télésérie québécoise portant sur l’univers carcéral au féminin, pour dresser un parallèle entre celle-ci et l’incarcération des femmes de ressort fédéral. Dans un premier temps, nous exposons un bref historique de l’enfermement au féminin et nous soulignons quelques particularités inhérentes à cette population carcérale. Nous présentons ensuite le synopsis de la série et nous brossons un portrait qui souligne la pertinence, les avantages ainsi que les lacunes des analyses télévisuelles. Dans un deuxième temps, nous théorisons l’espace carcéral, les dynamiques qui y prennent place ainsi que la résistance entreprise par les femmes (Bosworth, 1999 ; Butler, 1988, 2006a, 2006b ; DeGraff et Kilty, 2016 ; Frigon, 2000, 2012 ; Joël-Lauf, 2009 ; Lavigne, 1999 ; Smoyer, 2016). Dans un troisième temps, nous dressons des liens entre fiction et réalité en explorant quatre espaces : le secteur des admissions, le secteur de l’isolement, les unités résidentielles et les unités mère-enfant. Nous y relevons diverses nuances de résistance, d’aliénation ou de soumission. Ainsi, cet article met en lumière le rapport entre l’espace carcéral et les femmes incarcérées : non seulement celles de ressort fédéral, mais aussi celles d’Unité 9.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".