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Enregistrement W3159459105 · doi:10.1007/978-3-030-64171-9_1

Overview and Evidence-Based Recommendations to Address Health and Human Rights Inequities Faced by Sex Workers

2021· book-chapter· en· W3159459105 sur OpenAlexafffund
Shira M. Goldenberg, Ruth Thomas, Anna Forbes, Stefan Baral

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthOpen Society Foundations
Mots-clésEmpowermentGeneral partnershipHuman rightsSex workPolitical sciencePunitive damagesDiversity (politics)Reproductive healthCommunity engagementSex workersPublic relationsCriminologyEconomic growthHuman immunodeficiency virus (HIV)SociologyMedicineEnvironmental healthPopulationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This volume uses community case studies and data from around the world to highlight the sustained health and social inequities that sex workers in all of their diversity experience in 2020. Guided by a balanced community–academic partnership, this volume aims to ensure that sex workers’ voices are amplified in describing both challenges and the ways forward. Collectively, the chapters describe an elevated burden of HIV, sexually transmitted infections, drug-related harms, violence and other human rights violations, and significant unmet sexual and reproductive health needs. They also demonstrate that sex workers are not passive recipients of such inequity, but rather actively resist and continue to mobilise to advocate for improved health, safety, and human rights conditions and policy changes. Evidence-based recommendations include sex work decriminalisation, ensuring accessible and sex worker-friendly services, removal of punitive policing and surveillance, community empowerment, and strengthening capacity for community engagement in research, policy, and programmes.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,008

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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