MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3167296432 · doi:10.2196/26085

The Use of Information and Communication Technologies by Sex Workers to Manage Occupational Health and Safety: Scoping Review

2021· article· en· W3167296432 sur OpenAlexaff
T. Bernier, Amika Shah, Lori E. Ross, Carmen H. Logie, Emily Seto

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational safety and healthInformation and Communications TechnologyThe InternetMedicinePublic relationsBusinessPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In many countries, sex work is criminalized, driving sex work underground and leaving sex workers vulnerable to a number of occupational health and safety risks, including violence, assault, and robbery. With the advent of widely accessible information and communication technologies (ICTs), sex workers have begun to use electronic occupational health and safety tools to mitigate these risks. OBJECTIVE: This study aims to explore the use of ICTs by sex workers for managing occupational health and safety risks and strategies for reducing these risks. This paper aims to answer the following question: what is known about sex workers' use of ICTs in the delivery of occupational health and safety strategies? METHODS: A literature review following the methodological framework for scoping reviews was conducted to analyze studies describing the use of ICTs by sex workers to mitigate occupational health and safety risks. Experimental, observational, and descriptive studies, as well as protocol papers, were included in this scoping review. RESULTS: Of the 2477 articles initially identified, 41 (1.66%) met the inclusion criteria. Of these studies, 71% (29/41) were published between 2015 and 2019. In these studies, the internet was the predominant ICT (24/41, 58%), followed by text messaging (10/41, 24%) and assorted communication technologies associated with mobile phones without internet access (7/41, 17%; eg, voice mail). In 56% (23/41) of the studies, sex workers located in high-income countries created occupational health and safety strategies (eg, bad date lists) and shared them through the internet. In 24% (10/41) of the studies, mostly in low- and middle-income countries, organizations external to sex work developed and sent (through text messages) occupational health and safety strategies focused on HIV. In 20% (8/41) of the studies, external organizations collaborated with the sex worker community in the development of occupational health and safety strategies communicated through ICTs; through this collaboration, concerns other than HIV (eg, mental health) emerged. CONCLUSIONS: Although there has been an increase in the number of studies on the use of ICTs by sex workers for managing occupational health and safety over the past 5 years, knowledge of how to optimally leverage ICTs for this purpose remains scarce. Recommendations for expanding the use of ICTs by sex workers for occupational health and safety include external organizations collaborating with sex workers in the design of ICT interventions to mitigate occupational health and safety risks; to examine whether ICTs used in low- and middle-income countries would have applications in high-income countries as a substitute to the internet for sharing occupational health and safety strategies; and to explore the creation of innovative, secure, web-based communities that use existing or alternative digital technologies that could be used by sex workers to manage their occupational health and safety.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,367 · 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'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

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetSex work and related issuesTravaux en français237 207