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Enregistrement W2014061049 · doi:10.1080/14635240.2014.890346

Micro-entrepreneurship programs and sexual health prevention among sex workers in Cambodia: is an integrative approach the way forward?

2014· article· en· W2014061049 sur OpenAlexaff
Maria Costanza Torri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Promotion and Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipEmpowermentPovertyReproductive healthLivelihoodHealth educationHuman immunodeficiency virus (HIV)PsychologyOrder (exchange)Environmental healthEconomic growthBusinessGerontologyMedicineNursingPublic healthGeographyFamily medicinePopulationFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving livelihoods through entrepreneurship activities and program implementation are increasingly considered as key drivers for enhancing health of the participants and reducing their proneness to diseases. Combined programs of entrepreneurship and health education have yet to be widely applied to the practice of promoting sexual health. However, there has been the emergence of small projects focused on both financial and educational aspects of sex workers. The objective of these programs is to favor the empowerment of vulnerable groups through skills training in order to decrease sexual risk among them. Considering the well-known structural links between poverty and HIV/AIDS, combined micro-enterprise development and health educational programs have been implemented among sex workers in order to reduce the risk of HIV/AIDS among these categories of women. This article aims to explore the potential of these combined programs of entrepreneurship and health education to create new models and strategies to improve sexual health among groups at greatest risk of infection such as the sex workers in Phnom Penh, Cambodia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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