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Enregistrement W2982387327 · doi:10.1080/13691058.2019.1679393

Money boys in Chengdu, China: migration, entrepreneurial precarity and health service access

2019· article· en· W2982387327 sur OpenAlexaff
Anthony Huynh, Nancy Yu, Juying Zhang, Claudyne Chevrier, Lisa Lazarus, James Blanchard, Robert Lorway

Notice bibliographique

RevueCulture Health & Sexuality · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecarityChinaService (business)BusinessEconomic growthDemographic economicsPolitical scienceSociologyGender studiesEconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study highlights the complex interplay between the social and structural conditions in Chengdu, China that shape the possibilities and vulnerabilities of money boys' sexual health. Within the context of China's liberalised market economy, we explore (1) how money boys' enter the sex trade market and navigate their sexual networks; (2) how their lives are enmeshed in fields of sexual desire, stigma and coercion; and (3) how the illicit and stigmatising nature of their work poses barriers to health service access. Findings reveal how the sex trade market and clinic are precarious spaces in which entrepreneurial ethics of the self and stigma-related coercive relations simultaneously enable and constrain money boys' sexual freedom and safer sex practices. By understanding this entrepreneurial precarity through the co-articulation of clinical and organisational work spaces, public health and social service providers can have a stronger sense of how various vulnerabilities configure to affect safer sex practices.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,357 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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