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Enregistrement W2265521349 · doi:10.5539/res.v8n1p35

The Prostitution Business of Greater Mekong Subregion Women in Bangkok and the Adjacent Areas

2016· article· en· W2265521349 sur OpenAlexvenueno aff
Jomdet Trimek, Kittisak Jermsittiparsert, Noppon Akahat, Sarunyaphat Sieangsung, Sunisa Ratchaphan

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMekong deltaBusinessGeographyMekong riverSocioeconomicsEconomicsWater resource managementEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This paper is a qualitative based research, conducting in-depth interviews with 18 subjects consisting of GMS prostitutes working in Bangkok and other relevant informants. The objectives of this research are to study characteristics of the prostitution business in Bangkok and the adjacent areas and to study dynamics of causes, motivation, and the processes of how GMS women entering the prostitution business in Bangkok. The research results show that the entertainment places secretly provide prostitution services in Bangkok and the adjacent areas run the business openly. GMS women and Thai women providing prostitution services is illegal in Thailand. GMS women travelling to Bangkok to provide the prostitution services come from Laos, Myanmar, Vietnam, China, and Cambodia, respectively. Although the government takes strict action, the prostitution business cannot be completely eradicated. The most important problem is corruption of government officials in various areas. As for the recommendations, it is advised that there should be a study of international practices consisting of crime control models, especially elimination of corruption of government officials in various areas, legalization model, or decriminalization model in the offence of the prostitution service to study the models suitable for the current situations.</p>

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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