Sex-workers in a Country of Largest Muslim Population
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia is the largest Islam country in the world that has the biggest number of Muslims among other countries in the world. Hence this is the reason of the local governments, the governor of East Java Province and the mayor of Surabaya, to close the red-light areas. The purpose of this research is to know how the women became sex-workers in the biggest number of Muslims in the world. We observed and interviewed 20 informants of sex workers and former sex-workers; the Head of Local Health Center, NGO in those areas, and midwives. The data that had been collected were classified into themes. While being analyzed, the report was written and being classified. The results show that although the nation vows that every individual in this country has a religion, and mostly are Muslims, but prostitution is difficult to inhibit. We found many reasons that have made the women fell into the world of prostitution in this area of East Java. After the closing of the red-areas we found that they have secretly continue doing their job because they do not have other skills that can make as much as money that they earned as sex-workers. We conclude that the purpose to preserve a good religious environment by closing the red-areas cannot be realized. The closing of the red-areas has brought new problems because the spread of HIV/AID and sexually transmitted disease are more difficult to control.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».