Differences between Aboriginal and non-Aboriginal women engaged in street prostitution in Sudbury.
Notice bibliographique
Résumé
This study identifies differences between Aboriginal and non-Aboriginal women engaged in \nstreet prostitution in Sudbury, Ontario using an Indigenous Research Paradigm. A sample of \ntwelve women engaged in street prostitution were interviewed using the Prostitution \nQuestionnaire developed by Dr. Melissa Farley of Prostitution Research & Education. \nAdditional questions of regional and cultural relevance were added. A comparison group of nine \nmarginalized women without experience in prostitution was also interviewed with an abbreviated \ninterview tool. The results indicated that Aboriginal women engaged in street prostitution \ndiffered from non-Aboriginal women in the following areas: stronger desire for the legalization \nof prostitution, more experience with discrimination, more physical assaults, higher alcohol \nconsumption, more criticism from others about alcohol consumption, stronger desire to reduce \nalcohol consumption, more prolonged substance use, stronger desire for treatment of substance use, family with residential school experience, more interest in deepening cultural connections, \nmore active within their faith, greater contact with family and more trusting relationships. Like \nAboriginal women engaged in prostitution, Aboriginal women with hardships differed from non- \nAboriginal women with hardships in their family experience with residential schools, in being \nmore active within their faith and having greater contact with family. Furthermore, Aboriginal \nwomen with hardships also had more family and friends living in a First Nations community, had \nlived in a First Nations community at some point and had more knowledge of Aboriginal \nteachings. Additional results outside of identified differences were also included to help define \nthe local populations. The findings, in relation to Aboriginal women engaged in street \nprostitution, are discussed within the context of historical antecedents, community development \nand political policies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».