Understanding the Social and Cultural Contexts of Female Sex Workers in Karnataka, India: Implications for Prevention of HIV Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of the present study was to compare the sociodemographic characteristics and sex work patterns of women involved in the traditional Devadasi form of sex work with those of women involved in other types of sex work, in the Indian state of Karnataka. METHODS: Data were gathered through in-person interviews. Sampling was stratified by district and by type of sex work. RESULTS: Of 1588 female sex workers (FSWs) interviewed, 414 (26%) reported that they entered sex work through the Devadasi tradition. Devadasi FSWs were more likely than other FSWs to work in rural areas (47.3% vs. 8.9%, respectively) and to be illiterate (92.8% vs. 76.9%, respectively). Devadasi FSWs had initiated sex work at a much younger age (mean, 15.7 vs. 21.8 years), were more likely to be home based (68.6% vs. 14.9%), had more clients in the past week (average, 9.0 vs. 6.4), and were less likely to migrate for work within the state (4.6% vs. 18.6%) but more likely to have worked outside the state (19.6% vs. 13.1%). Devadasi FSWs were less likely to report client-initiated violence during the past year (13.3% vs. 35.8%) or police harassment (11.6% vs. 44.3%). CONCLUSION: Differences in sociobehavioral characteristics and practice patterns between Devadasi and other FSWs necessitate different individual and structural interventions for the prevention of sexually transmitted infections, including human immunodeficiency virus infection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».