Aménager son temps en milieu carcéral: Récits de détenus en longue durée
Bibliographic record
Abstract
L'objet de cette recherche qualitative est de saisir, de lire, de penser le temps à travers le discours de ceux pour qui il pose problème, qui en prennent particulièrement conscience parce qu'il pose problème: les détenus purgeant de longues sentences dans le système correctionnel canadien. À travers une série d'entretiens semi-directifs dans des établissements fédéraux à securité moyenne et maximale, cette étude tente de (re)construire la perception et l'aménagement du temps chez ces détenus. Condamné à une peine privative de liberté, l'individu est aussi condamné au "temps cadre" des institutions carcérales: à une encapsulation du temps par rapport au temps des milieux libres, à une enregimentation de son temps par l'entremise de la routine monotone de l'institution, puis à une négation ou restriction de son libre aménagement du temps. L'analyse des entretiens démontre qu'en général, le temps semble très long pour les détenus. Certains moments semblent s'écouler particulièrement lentement: les périodes d'attente au début et à la fin de la sentence ainsi que les moments où les détenus sont confrontés aux activités de loisir du milieu libre. (Abstract shortened by UMI.)
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 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".