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Enregistrement W4205413803 · doi:10.1097/coh.0000000000000715

Beyond criminalization: reconsidering HIV criminalization in an era of reform

2022· article· en· W4205413803 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in HIV and AIDS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminalizationMisinformationHuman immunodeficiency virus (HIV)Law enforcementRhetoricPublic healthEnforcementUnintended consequencesDecriminalization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This paper reviews recent studies examining the application of human immunodeficiency virus (HIV)-specific criminal laws in North America (particularly the United States and Canada). In the wake of the development of new biomedical prevention strategies, many states in the United States (US) have recently begun to reform or repeal their HIV-specific laws. These findings can help inform efforts to 'modernize' HIV laws (or, to revise in ways that reflect recent scientific advances in HIV treatment and prevention). RECENT FINDINGS: Recent studies suggest that HIV-specific laws disproportionately impact Black men, white women, and Black women. The media sensationally covers criminal trials under these laws, especially when they involve Black defendants who they often describe in racialized terms as predators. Activists contest these laws and raise concerns about new phylogenetic HIV surveillance techniques that have the potential to be harnessed for law enforcement purposes. SUMMARY: These findings collectively raise urgent concerns for the continued use of HIV-specific criminal laws. These policies disproportionately impact marginalized groups - particularly Black men. Media coverage of these cases often helps to spread misinformation and stigmatizing rhetoric about people living with HIV and promulgate racist stereotypes. Although well-intentioned, new phylogenetic HIV surveillance technologies have the potential to exacerbate these issues if law enforcement is able to gain access to these public health tools.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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