Sex Workers’ Access to Police Assistance in Safety Emergencies and Means of Escape from Situations of Violence and Confinement under an “End Demand” Criminalization Model: A Five City Study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is limited available evidence on sex workers (SW) ability to access police protection or means of escaping situations of violence and confinement under an “end demand” criminalization model. Of 200 SW in five cities in Canada, 62 (31.0%) reported being unable to call 911 if they or another SW were in a safety emergency due to fear of police detection (of themselves, their colleagues or their management). In multivariate logistic regression, police harassment–linked to social and racial profiling in the past 12 months (being carded or asked for ID documents, followed by police or detained without arrest) (Adjusted Odd Ratio (AOR): 5.225, 95% Confidence Interval (CI): 2.199–12.417), being Indigenous (AOR: 2.078, 95% CI: 0.849–5.084) or being in Ottawa (AOR: 2.317, 95% CI: 0.865–6.209) were associated with higher odds of being unable to call 911, while older age was associated with lower odds (AOR: 0.941 per year older, 95% CI: 0.901–0.982). In descriptive statistics, of 115 SW who had experienced violence or confinement at work in the past 12 months, 19 (16.52%) reported the incident to police. Other sex workers with shared expenses were the most commonly reported group to have assisted sex workers to escape situations of violence or confinement in the past 12 months (n = 13, 35.14%). One of the least commonly reported groups to have assisted sex workers to escape situations of violence or confinement in the past 12 months were police (n = 2, 5.41%). The findings of this study illustrate how the current “end demand” criminalization framework compromises sex workers’ access to assistance in safety emergencies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».