Profile of Female Sex Workers in a Chinese County: Does It Differ by Where They Came from and Where They Work?
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1980s, informal or clandestine sex work in the service or entertainment industry has spread from municipalities to small towns in most areas of China. Despite recognition of the important role of female sex workers in HIV and STD epidemics in China, limited data are available regarding their individual characteristics and the social and environmental context of their work. Furthermore, most existing studies on commercial sex in China have been conducted in large cities or tourist attractions. Using data from 454 female sex workers in a rural Chinese county, the current study was designed to explore the individual profiles of commercial sex workers and to examine whether the profile and sexual risk behaviour differ by where the female sex workers came from and where they work. The sample in the current study was different from previous studies in a number of key individual characteristics. However, similarly to previous studies, the subjects in the current study were driven into commercial sex by poverty or limited employment opportunities, lived a stressful life, were subject to sexual harassment and related violence, and engaged in a number of health-compromising behaviours including behaviours that put them at risk of HIV/STD infection and depression. The findings of the current study underscore the urgent need for effective HIV/STD prevention, intervention and mental health promotion programs among female sex workers in China. The data in the current study suggest a strong association of individual profile with the economic conditions of work sites and residence status (in-province residency vs. out-of-province residency), which suggests that such efforts must take the social and cultural contextual factors of working environment (and sexual risks) into consideration.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».