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Record W4389373290 · doi:10.7202/1107605ar

Espaces urbains contestés : activisme anti-carcéral dans la ville d’Ottawa

2023· article· fr· W4389373290 on OpenAlexaffvenueabout
Maritza Felices-Luna, Geneviève Nault

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité LavalUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir de trois groupes de discussion auprès d’activistes abolitionnistes oeuvrant dans la ville d’Ottawa, cet article s’inspire de la géographie carcérale pour analyser les modalités de contestation et de résistance à l’imbrication quotidienne du carcéral dans les espaces de vie (publics et privés) des populations marginalisées et vulnérabilisées. L’analyse révèle trois types de sites occupés, utilisés et vécus de manière différente autant par les activistes que par les populations marginalisées et vulnérabilisées, dont la plupart de ces activistes sont membres. Nous démontrons qu’en s’investissant dans les sites de gouvernance (pour transformer la ville par la parole qui dérange), dans les sites de contestation (pour lutter contre la surveillance et les pratiques carcérales grâce à l’entraide et la visibilité des corps différents) et dans les sites de vie (pour abolir les pratiques d’exclusion qui favorisent le carcéral et promouvoir des communautés d’entraide où les gens se sentent en sécurité), les participants réinventent la ville d’Ottawa afin de faire place à la différence. Cet article met en lumière le caractère profondément politique de la vie quotidienne dans les espaces publics et privés. Dans un contexte où la non-conformité est suspecte, policée et entravée, vivre autrement est une manière de générer le possible.

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)0.002
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: Empirical
Teacher disagreement score0.083
Threshold uncertainty score0.273

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0230.016
Scholarly communication0.0080.002
Open science0.0020.007
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.000

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 head0.352
GPT teacher head0.373
Teacher spread0.020 · 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

Citations0
Published2023
Admission routes3
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