Staying safe: how young women who trade sex in Toronto navigate risk and harm reduction
Notice bibliographique
Résumé
Celling Sex was a community-based participatory research project that used a strengths-based approach to explore the agentic harm reduction practices employed by young women who trade sex and learn about their experience accessing health and social services. Fifteen racially diverse young women participated in interviews. They described how they tried to stay safe and advice for others. Each participant also individually made a brief digital video (cellphilm) to tell their story. Participants were invited to a private screening at which cellphilms were screened and common themes identified. The interviews and cellphilms were subsequently coded according to these themes. Participants identified a number of trading risks including: physical risks (unwanted pregnancy, STIs, and violence), social risks (racism and fetishisation), and mental health risks. To mitigate these concerns, participants detailed the harm reduction strategies they used which included use of technology, screening measures, boundary setting, and actively incorporating sexual health protections. Young women who trade sex are keenly aware of the risks inherent in transactional relationships and proactively negotiate and navigate harm reduction strategies in the context of deep systemic barriers. Further intervention may be necessary for them to actualise these strategies and access important forms of health and social support.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».