P3.308 The Changing Male Sex Worker Population in London (2002 – 2012)
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> With freedom of movement across European borders, increasing globalisation and emergence of new major economies, the UK has seen significant changes to the composition of nationalities migrating to the UK over the last ten years. In turn this has changed the working population of the UK. The objective of this study was to investigate the changes in nationalities of male sex workers (MSW) attending a dedicated clinic for MSW in London over the last decade. <h3>Methods</h3> Clinic records for MSW attending a dedicated clinic in Central London were reviewed (1/1/2002 – 31/12/2002 and 1/1/2012 – 31/12/2012). Details of country of birth and nationality were collected for each attendee. Data was compared for each time period and grouped according to geography, and for Europe, according to traditional East - West borders. <h3>Results</h3> Data was available for 211 men in 2002 and 230 in 2012. Country/region of birth (shown as % 2002, % 2012) was UK (37%, 43%), Western Europe (21%, 12%), Eastern Europe (6%, 6%), Latin and South America (15%, 31%), SE Asia (3%, 4%), Middle East and North Africa (3%, 0.4%), Sub-Saharan Africa (6%, 2%), USA and Canada (1%, 0.4%), Australia and New Zealand (4%, 0.4%), Other (3%, 1.3%). <h3>Conclusions</h3> Nationalities of MSW attending the dedicated clinic in London have changed dramatically over the past decade. Though the majority remain UK born (37% in 2002, 43% in 2012), MSW attending from Western Europe (excluding UK) have fallen markedly (21% to 12%). The most notable increase in this period has been the number of MSW from Latin and South America (15% to 31%), the largest proportion being Brazilian (13% of total attendees in 2002, and 27% of 2012). Brazilians now account for over a quarter of MSW clinic attendees and MSW services need to adapt to support this cohort.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».