Internet solicitation linked to enhanced occupational health and safety outcomes among sex workers in Metro Vancouver, Canada 2010–2019
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Examine the independent association between online solicitation and sex workers' (SWs') occupational health and safety (OHS), particularly violence and work stress. METHODS: Data were drawn from a cohort of women SWs (N=942, 2010-2019) in Vancouver, Canada. Analyses used descriptive statistics and bivariate and multivariable logistic and linear regression using generalised estimating equations (GEE); explanatory and confounder modelling approaches were used. RESULTS: 33.9% (n=319) of participants solicited online and 14.1% (n=133) primarily solicited online in the last 6 months in at least one study visit. In multivariable GEE analysis, factors associated with primarily soliciting online included younger age (adjusted OR (AOR) 0.95 per year older, 95% CI 0.93 to 0.97), sexual minority status (AOR 2.57, 95% CI 1.61 to 4.10), gender minority status (AOR 3.09, 95% CI 1.80 to 5.28), higher education (AOR 2.13, 95% CI 1.34 to 3.40), higher sex work income (AOR 1.03 per $100 weekly, 95% CI 1.01 to 1.06), being an im/migrant to Canada (AOR 2.40, 95% CI 1.26 to 4.58) and primarily servicing in informal indoor workspaces (AOR 3.47, 95% CI 2.32 to 5.20). In separate GEE confounder models, primarily soliciting online significantly (1) reduced odds of physical/sexual workplace violence (AOR 0.64, 95% CI 0.39 to 1.06) and (2) reduced work stress (β coefficient -0.93, 95% CI -1.59 to -0.26). DISCUSSION/CONCLUSIONS: Younger workers, gender/sexual minorities, im/migrants and those in informal indoor spaces had higher odds of soliciting online. Confounder models indicate access to online solicitation methods may support enhanced OHS. Decriminalisation of sex work-including advertising via online platforms-remains necessary to support SWs' OHS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».