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Enregistrement W2103249044 · doi:10.1177/1077801214528582

Prevalence and Correlates of Client-Perpetrated Abuse Among Female Sex Workers in Two Mexico–U.S. Border Cities

2014· article· en· W2103249044 sur OpenAlexaff
Monica D. Ulibarri, Steffanie A. Strathdee, Remedios Lozada, Carlos Magis‐Rodríguez, Hortensia Amaro, Patricia O’Campo, Thomas L. Patterson

Notice bibliographique

RevueViolence Against Women · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthUniversity of California, DavisNational Institutes of HealthUniversidad Autónoma de Baja California
Mots-clésDomestic violenceMedicinePoison controlSuicide preventionSexual abuseLogistic regressionPsychiatryMental healthOccupational safety and healthInjury preventionDemographyDistressEnvironmental healthClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

History of abuse has been associated with greater HIV risk among women. This study examined client-perpetrated abuse among female sex workers (FSWs) in two Mexico-U.S. border cities where HIV prevalence is rising. Among 924 FSWs, prevalence of client-perpetrated abuse was 31%. In multivariate logistic regression models, intimate partner violence (IPV), psychological distress, and having drug-using clients were associated with experiencing client-perpetrated abuse. FSWs along the Mexico-U.S. border report frequently experiencing abuse from both clients and intimate partners, which may have serious mental health consequences. Our findings suggest the need for screening and gender-based violence prevention services for Mexican FSWs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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