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Record W2603941582 · doi:10.82308/31447

Indigenous and race-radical feminist movements confronting necropower in Carceral states

2015· article· en· W2603941582 on OpenAlexaboutno aff
Lena Palacios

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRace (biology)IndigenousGender studiesSociologyCriminologyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse se veut une théorisation des processus par lesquels les activistes féministes Autochtones et femmes de couleur antiraciste-radicales identifient, conceptualisent et résistent aux formes interreliées de violence interpersonnelle, sexuelle et étatique carcérale au sein des sociétés de colons blancs du Canada et des États-Unis. J'argumente que l'état carcéral invasif a reconstitué et revivifié la production de la citoyenneté genrée et racisée et la suprématie blanche, en plus de pousser les femmes Autochtones et les femmes de couleur vers l'élimination légale et la mort sociale. Bien qu'elles soient en grande partie omises des cadres d'analyse de l'activisme féministe de masse anti-violence sexuelle, de l'abolitionnisme antiprison et des mouvements contre la brutalité policière, nous, femmes Autochtones et femmes de couleur, sommes à la fois les cibles de l'application de la loi et de la violence de l'état et les instigatrices de la résistance et des théoriciennes à part entière. L'objectif de cette thèse est double : d'abord, j'examine les nouvelles connaissances théoriques qui ont été amenées par des féministes Autochtones et femmes de couleur antiraciste-radicales sur la répression étatique et sur le rôle que jouent les tendances antiradicales, libérales et néolibérales (notamment celles perpétuées par le féminisme carcéral de masse, qui promeut des stratégies pro-criminalisation dirigées par l'État pour remédier à la violence sexiste et sexuelle) dans le maintien de l'état carcéral. Deuxièmement, j'argumente que l'érudition antiraciste-radicale, féministe activiste vient contrer la politique libérale de la reconnaissance et offre au lieu des modèles radicaux et oppositionnels de justice, de réparation et de riposte qui s'inscrivent dans une pratique féministe de justice transformatrice. La justice transformatrice tend à développer des stratégies pour aborder la violence intime, interpersonnelle, communautaire et structurelle du point de vue de l'organisation politique autonome dans le but de dépasser les systèmes imposés par l'état de criminalisation et de pénitence. Je situe ma recherche dans une lignée transnationale d'études féministes des prisons, de critical ethnic studies, d'études féministes Autochtones, de Black feminist studies, et de critical race feminism. Afin d'examiner l'érudition activiste des filles et des femmes qui sont aux premiers rangs d'un féminisme en développement, des mouvements antiviolence pour la justice médiatique, pour la justice transformatrice et pour l'abolition des prisons, j'emploie un éventail de méthodologies qui comporte l'auto-ethnographie, l'étude de cas et l'analyse du discours de textes issus des médias, de la loi et des mouvements sociaux. Je me base sur ces textes pour souligner que l'épistémologie des féministes Autochtones et femmes de couleur antiraciste-radicales jette les bases théoriques et activistes nécessaires au rejet de la politique libérale de la reconnaissance et nourrit un engagement sans compromis à l'abolition de l'état carcéral.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.133
Threshold uncertainty score0.265

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0130.016
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.263 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

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Published2015
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