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Enregistrement W2979931490 · doi:10.1093/heapol/czz100

The cost of safe sex: estimating the price premium for unprotected sex during the Avahan HIV prevention programme in India

2019· article· en· W2979931490 sur OpenAlexaff
Matthew Quaife, Aurélia Lépine, Kathleen Deering, Fern Terris‐Prestholt, Tara Beattie, Shajy Isac, Ramesh Paranjape, Peter Vickerman

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésCondomDemographyInstrumental variableHuman immunodeficiency virus (HIV)EarningsDeveloping countryPopulationEnvironmental healthMedicineDemographic economicsEconomicsEconomic growthSociologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is some evidence that female sex workers (FSWs) receive greater earnings for providing unprotected sex. In 2003, the landscape of the fight against HIV/AIDS dramatically changed in India with the introduction of Avahan, the largest HIV prevention programme implemented globally. Using a unique, cross-sectional bio-behavioural dataset from 3591 FSWs located in the four Indian states where Avahan was implemented, we estimate the economic loss faced by FSWs who always use condoms. We estimate the causal effect of condom use on the price charged during the last paid sexual intercourse using the random targeting of Avahan as an instrumental variable. Results indicate that FSWs who always use condoms face an income loss of 65% (INR125, US$2.60) per sex act compared to peers providing unprotected sex, consistent with our expectations. The main finding confirms that clients have a preference for unprotected sex and that policies aiming at changing clients' preferences and at improving the bargaining power of FSWs are required to limit the spread of HIV.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,352 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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