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Enregistrement W3116734466 · doi:10.21100/gswr.v1i2.1109

Female Sex Workers’ Perceptions of Front-line Police Officer’s Ability to Ensure Their Safety in St. John's, Newfoundland

2020· article· en· W3116734466 sur OpenAlexaffabout
AmyAnne Smith, Danielle Tulk, Kaitlyn Snook, Megan Ropson, Sulaimon Gıwa

Notice bibliographique

RevueGreenwich Social Work Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOfficerThematic analysisLegislationFront lineSex workLaw enforcementCriminologyOccupational safety and healthStigma (botany)Qualitative researchPsychologyPublic relationsSocial psychologyPolitical scienceMedicineSociologyLawFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of stigma and discrimination on sex workers’ perceptions of safety is not well documented outside of Canada’s three largest provinces—Ontario, British Columbia, and Quebec. This qualitative preliminary study examines sex workers’ perceptions of front-line police officer’s ability to ensure their safety. This research draws on four semi-structured in-depth interviews with female-identifying sex workers in X. Guided by an anti-oppressive social justice framework, our thematic analysis of the interviews identified three major findings. First, police and public stigma impacted sex workers’ ability to work safely, to interact with law enforcement, and to combat the interpersonal violence committed against them. Second, the need for alternative means of safety outside of police protection was expressed. Specifically, sex workers often depended on personal safety plans and the help and support of other sex workers to reduce their risk and exposure to violence. Third, existing provincial and federal legislation impacted sex workers’ ability to remain safe at work. Findings suggest the need for ongoing research to understand the challenges and barriers to sex workers’ safety, so that they can be addressed through evidence-informed, stigma reduction strategies.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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