MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3164830581 · doi:10.1177/10778012211008992

Prevalence and Correlates of Sexual Violence Experienced by Female Sex Workers in Iran: Results from a National HIV Bio-Behavioral Surveillance Survey

2021· article· en· W3164830581 sur OpenAlexaff
Samira Hosseini‐Hooshyar, Ali Mirzazadeh, Mohammad Karamouzian, Hamid Sharifi, Razieh Khajehkazemi, Ali Akbar Haghdoost, Mostafa Shokoohi

Notice bibliographique

RevueViolence Against Women · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésSexual violenceMedicinePsychological interventionEmpowermentPoison controlDomestic violenceDemographyOccupational safety and healthHuman immunodeficiency virus (HIV)Suicide preventionInjury preventionReproductive healthEnvironmental healthPopulationPsychiatryFamily medicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual violence increases the risk of adverse health outcomes among female sex workers (FSWs). Using data from the 2015 national bio-behavioral survey, we explored the experience of sexual violence and its associated factors among Iranian FSWs. Lifetime and recent sexual violence were reported by 40.1% and 16.9%, respectively. History of substance use, ever engaging in anal sex, engaging in group sex within the last year, a high number of clients, recent unstable housing, and incarceration increased the likelihood of experiencing recent sexual violence. These findings underscore the need for community-empowerment and policy-level interventions to address violence among FSWs in Iran.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueViolence Against WomenMême sujetSex work and related issuesTravaux en français237 207