Using Incentives to Increase HIV/AIDS Testing by Sex Workers: Evidence from a Randomized Field Experiment in China
Notice bibliographique
Résumé
Can incentives increase the use of HIV/AIDS testing in criminalized populations? Lawbreakers engaged in activities that place them at heightened risk of HIV/AIDS infection fear that engaging with the state to request an HIV test could increase their likelihood of incurring sanctions for violating the law. This article reports on a randomized field experiment that evaluates whether material incentives can spur lawbreakers to seek state assistance. Sex workers in Beijing, China, were randomly assigned to receive an in‐kind incentive equivalent to $1 (control group) or $15 (treatment group) for getting an HIV test. Fifteen dollars corresponds to the average amount a sex worker in the study might earn for one sexual transaction, and about 3 percent of her monthly earnings. The larger incentive increased HIV/AIDS testing rates by forty‐two percentage points, on average. Both low‐tier sex workers, who solicit on the streets and in brothels, and those in the middle tier, who work in karaoke bars and clubs, responded strongly to the large incentive. In addition, the large incentive was effective regardless of whether or not respondents were aware that prostitution is against the law. These findings suggest that modest incentives can have important effects among criminalized populations in authoritarian settings.
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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 | 0,026 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».