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Enregistrement W3159034365 · doi:10.1007/978-3-030-64171-9_7

Criminalised Interactions with Law Enforcement and Impacts on Health and Safety in the Context of Different Legislative Frameworks Governing Sex Work Globally

2021· book-chapter· en· W3159034365 sur OpenAlexafffund
Andrea Krüsi, Kate D’Adamo, Ariel Sernick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthOpen Society Foundations
Mots-clésSex workContext (archaeology)Law enforcementEnforcementHuman rightsLegislatureCriminologyWork (physics)Political scienceOccupational safety and healthSex workersLawSociologyEnvironmental healthMedicineEngineeringGeographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter focuses on cis and trans sex workers’ experiences with law enforcement, and how various regimes of regulating sex work including full and partial criminalisation, legalisation, and decriminalisation shape the human rights and the work environments of sex workers globally including access to occupational health and safety, police protection, and legal recourse. Criminalisation and policing of sex work constitute forms of structural violence that perpetuate and exacerbate experiences of interpersonal violence and negative health outcomes among sex workers globally. Country spotlights from the global North and South provide examples of different regimes of regulation and draw attention to how laws and regulations interact with specific work environments in various settings to shape sex workers’ lived experiences of health, safety, and human rights. This chapter highlights how various approaches to criminalising and policing sex work undermine sex workers’ safety, health and human rights, including violence and poor health and concludes with an evidence-based call for the decriminalisation of sex work globally.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 GPT0,313
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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