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Record W4389373287 · doi:10.7202/1107600ar

Enfermées à l’air libre. Approche géographique de l’expérience des personnes placées sous surveillance électronique

2023· article· fr· W4389373287 on OpenAlexvenueno aff
Franck Ollivon

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPersonaPhilosophyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent article a pour objet de contribuer aux réflexions qui animent la géographie carcérale concernant la diffusion du carcéral hors des institutions d’enfermement proprement dites. Les géographes appréhendent généralement cette diffusion sous l’angle de l’homologie entre la prison et des espaces qui, comme elle, se caractérisent par l’existence d’une clôture matérielle. Nous montrons ici que cette diffusion doit aussi être pensée sous l’angle de la circulation de discours et de représentations propres à l’institution carcérale. Ainsi, en reprenant le matériau empirique issu d’une recherche menée en France sur une alternative à l’incarcération, le placement sous surveillance électronique (PSE), nous montrons que l’expérience des personnes placées reste profondément marquée par le référent carcéral, alors même que le cadre spatial dans lequel elles exécutent leur mesure est très différent de celui de la prison. Les entretiens que nous avons réalisés avec ces personnes placées nous amènent à conclure que la dimension carcérale de l’expérience du PSE tient tout particulièrement aux discours qui sont adressés aux personnes placées et aux actes procéduraux qu’elles doivent accomplir tout au long de la mesure.

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)0.003
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: none
Teacher disagreement score0.057
Threshold uncertainty score0.114

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.007
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.180
GPT teacher head0.366
Teacher spread0.185 · 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

Citations2
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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