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Enregistrement W1557832184 · doi:10.32920/22726820.v1

Why Decriminalize?: How Canada’s Municipal and Federal Regulations Increase Sex Workers’ Vulnerability

2023· article· en· W1557832184 sur OpenAlexaboutno aff
Emily van der Meulen, Elya M. Durisin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecriminalizationPrinciple of legalityVulnerability (computing)Context (archaeology)Sex workWork (physics)Political scienceSex workersPosition (finance)Order (exchange)BusinessLawSociologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This article highlights two sectors of the Canadian sex industry, massage and escorting, to explicate how current Canadian municipal and federal regulations violate sex workers’ basic labour rights and contribute to physical and economic vulnerability. We begin with a discussion of the impact of the radical feminist position on sex work and an introduction to Canada’s current regulatory context on both the local and federal level. The article then moves to the two sex industry case studies. Traversing a fine line between illegality and legality, regulations can stigmatize and penalize common job-related massage and escort activities. The article concludes with an international example of decriminalization in New Zealand. We argue that in order to put forth realistic social and policy recommendations, it is necessary to first look to an instance where policies are forged with and by sex-working communities and where sex workers’ labour rights and health and safety standards are prioritized. </p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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