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Enregistrement W3044552379 · doi:10.14288/1.0392498

Harms of criminalization of sex work : how end-demand legislation and immigration policy shape labour, health and rights among im/migrant and indoor sex workers in Canada

2020· article· en· W3044552379 sur OpenAlexaboutno aff
Bronwyn McBride

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminalizationSex workLegislationImmigrationSex workersWork (physics)Migrant workersIllegal immigrantsPolitical scienceDemographic economicsCriminologyLabour economicsBusinessSociologyEconomicsLawEconomic growthHuman immunodeficiency virus (HIV)PopulationMedicineEngineeringDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objectives: Globally, sex workers experience labour rights abuses, disproportionate burdens of workplace violence, and restrictions on safer ways of working (i.e., collectively and in indoor venues) due to criminalization. These inequities are often exacerbated among im/migrant sex workers, who may additionally face precarious legal status, restrictive immigration policies and racialized policing. Despite implementation of “end-demand” legislation (legal models aimed at ending clients’ demand for sexual services) in dozens of countries, little empirical research has explored how end-demand laws impact sex workers’ labour conditions. This dissertation sought to explore how end-demand laws and prohibitive immigration policy impact labour conditions, health and rights among im/migrant and indoor sex workers in Vancouver. Methods: This dissertation drew on quantitative and qualitative data collected from AESHA (An Evaluation of Sex Workers’ Health Access), a community-based open prospective cohort of 900+ women sex workers across Vancouver, Canada, who complete bi-annual interviewer-administered questionnaires and voluntary sexual health testing. Mixed methods (explanatory and confounder bivariate and multivariable logistic regression analyses; interrupted time series; coding of semi-structured interview data) were used to elucidate the impacts of end-demand laws and resulting law enforcement practices on indoor and im/migrant sex workers’ labour environments. Results: This dissertation found that end-demand legislation in Canada failed to improve sex workers’ access to justice, restricted access to supportive third parties and safer indoor venues, heightened the vulnerability of sex work venues to violence, and limited access to occupational health resources (condoms, community-led services); with negative implications exacerbated among im/migrant sex workers. Conclusion: These findings extend limited existing research on the impacts of end-demand legislation, and demonstrate that end-demand criminalization reproduces the harms of full criminalization models. These results have important implications for legislative, policy, and law enforcement reforms towards enabling safe labour environments among im/migrant and indoor sex workers. This dissertation calls for the decriminalization of sex work; removal of prohibitions on im/migrant sex work; sensitivity and anti-stigma trainings among authorities; dedicated efforts to address systemic racism in sex work policing; promoting rights-based municipal occupational health standards; and increasing support for sex worker-led outreach; to promote sex workers’ labour and human rights.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0150,005
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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