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Enregistrement W2026987032 · doi:10.1371/journal.pone.0022704

Male Use of Female Sex Work in India: A Nationally Representative Behavioural Survey

2011· article· en· W2026987032 sur OpenAlexafffund
Michelle F Gaffey, Neeraj Dhingra, Ajay Khera, Rajesh Kumar, Paul Arora, Nico Nagelkerke, Prabhat Jha

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Global Health ResearchSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFogarty International CenterNational Institutes of HealthUniversity of Toronto
Mots-clésDemographySex workMedicinePsychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)Transmission (telecommunications)Female sexGerontologySociologyPsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterosexual transmission of HIV in India is driven by the male use of female sex workers (FSW), but few studies have examined the factors associated with using FSW. This nationally representative study examined the prevalence and correlates of FSW use among 31,040 men aged 15-49 years in India in 2006. Nationally, about 4% of men used FSW in the previous year, representing about 8.5 million FSW clients. Unmarried men were far more likely than married men to use FSW overall (PR = 8.0), but less likely than married men to use FSW among those reporting at least one non-regular partner (PR = 0.8). More than half of all FSW clients were married. FSW use was higher among men in the high-HIV states than in the low-HIV states (PR = 2.7), and half of all FSW clients lived in the high-HIV states. The risk of FSW use rose sharply with increasing number of non-regular partners in the past year. Given the large number of men using FSW, interventions for the much smaller number of FSW remains the most efficient strategy for curbing heterosexual HIV transmission in India.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,101 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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