La seguridad y el estado democrático liberal. Criminalizando la política de los jóvenes
Bibliographic record
Abstract
Las políticas de austeridad fueron la reacción de muchas democracias liberales ante la crisis económica iniciada en 2008. Esto provocó un aumento de la contestación y de la movilización social, protagonizada en muchos casos por personas jóvenes. Como reacción a su vez, muchos gobiernos desarrollaron políticas con el objetivo de combatir estas formas de movilización, incluyendo la criminalización de la protesta. Este artículo explora las prácticas por parte de instituciones y el Estado encaminadas a eliminar y criminalizar formas de activismo tales como las revueltas estudiantiles en Quebec, (la “maple spring”), o el movimiento de los indignados en España. A pesar de las diferencias entre ambos países, Canadá puede ser descrito como una ‘democracia liberal madura’ mientras España encaja mejor con la etiqueta de ‘democracia liberal emergente’, en los dos países se ha promovido la criminalización de las prácticas de muchos jóvenes que buscaban ejercitar su derecho constitucional de manifestarse y expresarse libremente a través de la acción colectiva. Aunque en cierto sentido estas prácticas pueden ser explicadas atendiendo a ciertas contradicciones inherentes a las democracias, las políticas criminalizadoras también reflejan algunos prejuicios muy arraigados contra las personas jóvenes. Fundamentamos esta afirmación en el hecho que los jóvenes han causado siempre una atención desproporcionada por parte de la policía y el sistema de justicia legal cuando se veían vinculados con formas convencionales de delincuencia. ¿Qué papel desempeñó en el desarrollo de políticas criminalizadoras el hecho de que las protestas ciudadanas contra la austeridad en 2011 y 2012 tuvieran un marcado componente de protesta juvenil? La discusión sobre las ideas preconcebidas sobre la edad, y la creencia establecida entre algunos sectores de la población de que la juventud ha de ser ‘vigilada de cerca’ permite avanzar en la comprensión de las formas de respuesta estatal cuando son las personas jóvenes las que aspiran a participar activamente en la política.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".