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Enregistrement W3116666378 · doi:10.3390/socsci10010006

Money, Agency, and Self-Care among Cisgender and Trans People in Sex Work

2020· article· en· W3116666378 sur OpenAlexafffund
Treena Orchard, Katherine Salter, Mary Bunch, Cecilia Benoit

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of VictoriaYork UniversityDalhousie UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAgency (philosophy)Sex workNegotiationPovertyQualitative researchStigma (botany)PsychologySocial psychologyWork (physics)Gender studiesSociologyPolitical scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many qualitative studies about the exchange of sex for money, drugs, and less tangible outcomes (i.e., social status) contend that this activity contributes to high levels of internalized stigma among people in sex work. The cis (n = 33) and trans people (n = 5) who participated in our project about health, violence, and social services acknowledged the stigma associated with sex work but were not governed by the dominant discourse about its moral stain. They shared nuanced insights about the relationship between sex work and self-respect as people who use their earnings to mitigate the struggles of poverty and ongoing drug use, and care for themselves more broadly. This study sheds new light on the ways that cis and trans people negotiate issues of money, agency, and self-care, contributing to the literature on consensual sex work that examines different aspects of stigma, safety, and health with a nuanced, non-binary gender analysis.

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)0,000
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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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