Behind the Myth of Puritan Bangladesh: Pre- and Extra Marital Sexual Reality Among Lower-Class Urban Men
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of the study was to determine the extent of pre- and extra-marital sexual involvement of married males of slums. Data were collected through a sample survey and in-depth interviews. The respondents were low-income married male household heads living in slums of Bangladesh. The systematic random sampling technique was used for selecting the respondents. A total of 408 male samples were drawn from a slum of about 10, 000 households. During the survey, resource persons were identified for in-depth interviews. A total of 37 in-depth interviews were conducted. A total of 89% of the respondents admitted having some kinds of pre-marital sexual experiences and about 81% of them had pre-marital intercourse. Among the respondents with pre-marital sex experience, about 63% of them had sexual intercourse with female sex workers. Over 26% of the respondents with pre-marital sex experience had intercourse with their unmarried first cousins before marriage. Nearly 37% of the respondents with premarital sex experience had intercourse with fictive kin. About 66% of the total sampled respondents of the study had extra-marital sexual affairs and about 55 % of them had intercourse with one or more women other than their wives. The major extra-marital sex partners were sex workers (43%), followed by fictive kin (32%), sisters-in-law (20%), and extra-marital lovers (16%). Religious distribution shows that Muslims and Hindus do not differ with regard to sexual behaviors. Although the samples of the study do not represent the entire population of the country, it definitely represents the growing lower class urban population who constitute considerable proportion of the city population. The above findings convincingly raise the question of puritan character of Bangladesh society.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».