An International Comparative Public Health Analysis of Sex Trafficking of Women and Girls in Eight Cities: Achieving a More Effective Health Sector Response
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sex trafficking, trafficking for the purpose of forced sexual exploitation, is a widespread form of human trafficking that occurs in all regions of the world, affects mostly women and girls, and has far-reaching health implications. Studies suggest that up to 50 % of sex trafficking victims in the USA seek medical attention while in their trafficking situation, yet it is unclear how the healthcare system responds to the needs of victims of sex trafficking. To understand the intersection of sex trafficking and public health, we performed in-depth qualitative interviews among 277 antitrafficking stakeholders across eight metropolitan areas in five countries to examine the local context of sex trafficking. We sought to gain a new perspective on this form of gender-based violence from those who have a unique vantage point and intimate knowledge of push-and-pull factors, victim health needs, current available resources and practices in the health system, and barriers to care. Through comparative analysis across these contexts, we found that multiple sociocultural and economic factors facilitate sex trafficking, including child sexual abuse, the objectification of women and girls, and lack of income. Although there are numerous physical and psychological health problems associated with sex trafficking, health services for victims are patchy and poorly coordinated, particularly in the realm of mental health. Various factors function as barriers to a greater health response, including low awareness of sex trafficking and attitudinal biases among health workers. A more comprehensive and coordinated health system response to sex trafficking may help alleviate its devastating effects on vulnerable women and girls. There are numerous opportunities for local health systems to engage in antitrafficking efforts while partnering across sectors with relevant stakeholders.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle