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Enregistrement W2884970310 · doi:10.1080/23322705.2018.1488483

A study of public establishment-based and private network commercial sexual exploitation in Kolkata and Mumbai, India

2018· article· en· W2884970310 sur OpenAlexaff
Andee Cooper Parks, Kyle Vincent, Ashley Russell, Zixin Nie, Alesha Guruswamy Rusk

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Trafficking · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInferenceData collectionSample (material)Nonprobability samplingSampling (signal processing)TracingWest bengalBusinessGeographyEngineeringSocioeconomicsComputer scienceStatisticsEconomicsSociologyTelecommunicationsMathematicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article details the methodologies and results from studies on the commercial exploitation of children in known sex trade areas of Kolkata and Mumbai, India. The results include the number and attributes of sex workers and minors observed in public establishments and within a more private network. The study among public establishments entails the use of a conventional sampling design and sample calibration-based inference strategy for analyses. Based on a network/link-tracing sampling design, the private network study maps the social network of this side of the phenomenon, and inference is based on mark-recapture and weighted regression analyses. Minors are present in both public establishments and private networks. The study illuminating the private network highlights the intricacies of relationships between the key players and gives insight into this more hidden side of the sex trade. Both sampling procedures allow for observations and data collection of exploiters and victims in the midst of exploitation. This study is the first of its kind amongst those undertaken in the study region. The Governments of West Bengal and Maharashtra have worked towards improving anti-trafficking efforts, and the results provide invaluable insight and recommendations for policy purposes, training and mapping exercises for future studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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