Author's Response * Female sex worker typology: too complicated to be used pragmatically
Notice bibliographique
Résumé
We appreciate Haldar's interest in our paper Devising a female sex work typology using data from Karnataka, India published in the IJE. We would like to clarify a few points in response to his letter. In our paper we classified female sex workers (FSWs) based on their reported main place of solicitation and main place of sex, and assessed which criterion best captured the variation in HIV risk observed among the sample studied. Our analysis suggests that in Karnataka state, classifying FSWs based on both the main place of solicitation and the main place of sex can best identify FSWs at high risk, and hence proposed that this typology is employed in HIV targeted interventions. Our paper is based on secondary analysis of baseline data from the Integrated Biological and Behavioral Assessment (IBBA) surveys conducted among FSWs in Karnataka state with the primary purpose of measuring various programme outcomes. Haldar is correct to point out that the sample size statement we included was that which determined the size of the IBBA survey for its primary purpose. The sample size (over 2000 participants) is nevertheless substantial, has clearly allowed important differences and associations to be detected, and the precision of our findings is clear from the confidence intervals presented in Tables 4 and 5 in our paper.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».