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Enregistrement W2791315012 · doi:10.1080/09581596.2018.1444266

Intervening in masculinity: work, relationships and violence among the intimate partners of female sex workers in South India

2018· article· en· W2791315012 sur OpenAlexaff
Anthony Huynh, Shamshad Khan, Sapna Nair, Claudyne Chevrier, Kerstin Roger, Shajy Isac, Parinita Bhattacharjee, Robert Lorway

Notice bibliographique

RevueCritical Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDepartment for International Development
Mots-clésMasculinityFocus groupGender studiesEthnographyPower (physics)Domestic violenceSex workPerspective (graphical)SociologySuicide preventionSocial psychologyPsychologyPoison controlMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although health researchers have begun to examine the forms of violence and power dynamics that play out in the intimate relationships of female sex workers (FSWs) in India, this knowledge has tended to focus on the perspectives of women, leaving men’s motivations and attitudes relatively unexamined. This paper examines the contours of masculinity and gender norms from the perspective of the intimate partners of FSWs. Based on six months of ethnographic research in Northern Karnataka, the study employed two focus group discussions (FGDs) with Devadasi FSWs (N = 17), as well as four FGDs (N = 34) and 30 in-depth interviews with their intimate partners. Given the precarious labour conditions in this region, tensions developed in the participants’ relationships with FSWs, as these men were unable to meet local ideals of manhood. Violence became a way that men attempted to re-secure a sense of control in their relationships with women, and to fulfil fantasies of male power. We recommend that programs engaging men not only address intimate partner violence but also attend to the social and structural realities surrounding these men’s daily lived experiences.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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