Reform to abolish : a pragmatic analysis of prison labor & strip searches in Quebec correctional law
Bibliographic record
Abstract
Dans la dernière année, des thèmes abolitionnistes ont été au cœur de mobilisations comme #BlackLivesMatter, #MoiAussi, et #LibérezLesTous. Cet article s’inspire d’une méthodologie sociolégale et féministe pour proposer une analyse pragmatique et abolitionniste de la Loi sur le système correctionnel du Québec (LSCQ). Je présente deux enjeux reflétant des torts structurels perpétués dans les prisons pour femmes – le travail et les fouilles à nu – et soutiens que ces pratiques instillent des torts corporels quotidiens vu leur cadrage au sein de la LSCQ. Bien que le travail en prison soit présenté comme moyen de réinsertion sociale, vu la LSCQ les femmes reçoivent des salaires inadéquats relatifs au coût de vie en prison, ce qui limite l’accès aux produits menstruels et peut mener à des alternatives dangereuses. Pour ce qui est des fouilles à nu, celles-ci sont présentées comme favorisant la sécurité de l’institution mais sont subies comme agressions sexuelles infligées par l’état. La LSCQ prévoit que ces fouilles puissent être conduites dans une variété de circonstances à la discrétion des agents correctionnels, laissant ainsi place à une application discriminatoire des règlements et exposant les femmes racisées à davantage de violences en détention. Je conclus en présentant des réformes abolitionnistes qui pourront réduire ces torts corporels quotidiens à court terme. J’appelle aussi à une solidarisation avec les personnes incarcérées au sein des mouvements sociaux.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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.
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".