O13.4 An Ethnographic Mapping Study of “Money Boys” and the Male Sex Trade Industry in Chengdu, South West China
Notice bibliographique
Résumé
Background HIV prevalence studies have found that male sex workers (MSWs) in China have high HIV prevalence, ranging from 5% to 9%. These “money boys” have been identified as a particularly vulnerable population, and it is imperative to develop effective programmes for HIV prevention in this population. Objectives The study had 4 objectives: (1) to describe the operation of the male sex work industry; (2) to identify the environmental and structural factors that shape the risk practises of MSWs (3) to map solicitation venues and estimate the size of the MSW population to guide programme design and focus. Method Ethnographic and geo-mapping techniques were combined to locate, enumerate and contextualise different aspects of the male sex trade industry. MSWs, network operators and brothel owners provided size estimates of MSWs for specific hotspots. Participant observation and key informant interviews were employed to understand the risk practises described by participants. Results According to the ethnographic findings, MSWs are often recruited from rural villages via labour markets and from the urban gay community; they had high client volumes and were mobile within the city and between cities throughout China. Thirty MSW venues were mapped and 23 venues were validated. Systematic review and validation of gay websites revealed 48 brothels. Local prevention programmes reached only 16 venues. Five public toilets, 4 bathhouses and 7 parks, where MSWs frequented, were also mapped. The majority of venues were located within the commercial core, with easy access to public transportation. The MSW population was estimated between 373 and 1200. Some MSWs (n = 97) advertised on gay websites and through cell phone applications. Conclusion Despite criminalization, there is a thriving male sex trade in Chengdu. Local efforts to reach these communities need to be scaled up to address programme coverage gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».