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Enregistrement W2060101604 · doi:10.1080/15574090902922975

Sexual Identity and Its Contribution to MSM Risk Behavior in Bangaluru (Bangalore), India: The Results of a Two-Stage Cluster Sampling Survey

2008· article· en· W2060101604 sur OpenAlexaff
Anna E. Phillips, Marie‐Claude Boily, Catherine M Lowndes, G Garnett, Kaveri Gurav, Banadakoppa M Ramesh, John Anthony, Richard E. Watts, Stephen Moses, Michel Alary

Notice bibliographique

RevueJournal of LGBT Health Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnal intercourseMen who have sex with menContext (archaeology)Sexual identitySexual orientationDemographyPsychologyHomosexualitySocial psychologyGender studiesSociologyGeographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Human sexualityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In India, there are categories of MSM (hijras, kothis, double-deckers, panthis and bisexuals), which are generally associated with different HIV-risk behaviors. Our objective was to quantify differences across MSM identities (n = 357) and assess the extent they conform to typecasts that prevail in policy-orientated discourse. More feminine kothis (26%) and hijras (13%) mostly reported receptive sex, and masculine panthis (15%) and bisexuals (23%) insertive anal sex. However, behavior did not always conform to expectation, with 25% and 16% of the sample reporting both insertive and receptive anal intercourse with known and unknown noncommercial partners, respectively (p < 0.000). Although behavior often complied with stereotyped role and identity, male-with-male sexual practices were fluid. Reification of these categories in an intervention context may hinder our understanding of the differential HIV risk among MSM.

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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations37
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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