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Enregistrement W3194235928 · doi:10.1080/17441692.2021.1965180

Exploring the dynamics of workplace typologies for sex workers in Eastern Ukraine

2021· article· en· W3194235928 sur OpenAlexafffund
Nicole Herpai, Lisa Lazarus, Evelyn L. Forget, O. M. Balakireva, Daria Pavlova, Leigh M. McClarty, Robert Lorway, Michael Pickles, Shajy Isac, Paul Sandstrom, Sevgi O. Aral, Sharmistha Mishra, Huiting Ma, James Blanchard, Marissa Becker

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalPublic Health Agency of CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchOntario HIV Treatment Network
Mots-clésSex workRemunerationEarningsSex workersWageDemographic economicsWorkloadOccupational safety and healthAbsenteeismWork (physics)Political sciencePsychologySociologyBusinessDemographyLabour economicsSocial psychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)EconomicsMedicinePopulationEngineeringManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the typologies of workplaces for sex workers in Dnipro, Ukraine as part of the larger Dynamics Study, which explores the influence of conflict on sex work. We conducted a cross-sectional survey with 560 women from September 2017 to October 2018. The results of our study demonstrate a diverse sex work environment with heterogeneity across workplace typologies in terms of remuneration, workload, and safety. Women working in higher prestige typologies earned a higher hourly wage, however client volume also varied which resulted in comparable monthly earnings from sex work across almost all workplace types. While sex workers in Dnipro earn a higher monthly wage than the city mean, they also report experiencing high rates of violence and a lack of personal safety at work. Sex workers in all workplaces, with the exception of those working in art clubs, experienced physical and sexual violence perpetrated by law enforcement officers and sex partners. By understanding more about sex work workplaces, programmes may be better tailored to meet the needs of sex workers and respond to changing work environments due to ongoing conflict and COVID-19 pandemic.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeQualitatif
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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