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Enregistrement W4353070837 · doi:10.3390/socsci12030191

Understanding the Diversity of People in Sex Work: Views from Leaders in Sex Worker Organizations

2023· article· en· W4353070837 sur OpenAlexaffabout
Andrea Mellor, Cecilia Benoit

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSex workDecriminalizationHarassmentSex workersDiversity (politics)CriminologySocial workPsychologySocial psychologyPolitical scienceMedicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Criminal laws in Canada and many other countries are currently premised on the assumption of homogeneity, that is, people in sex work are cis women and girls who are being sexually exploited/sex trafficked. This perspective is also shared by antiprostitution groups and many researchers investigating the “prostitution problem”. Perpetuating this position obscures their demographic multiplicity and variety of lived experiences. We interviewed 10 leaders from seven sex worker organizations (SWOs) across Canada who reported a diversity among their clientele that is rarely captured in the extant literature and absent from the current Canadian criminal code. Our findings reveal the important role that SWOs have to play in facilitating access to health and social services and providing spaces where people in sex work can gather in safe and supportive environments, without the fear of stigma, discrimination, or police harassment. We conclude that SWOs can operate as a structural intervention beyond decriminalization that can improve equitable access to health and social services for sex workers Despite SWOs’ efforts, sex workers’ mobilization is still limited by micro-, meso-, and macrolevel stigmatization that prevents and/or discourages some workers from accessing their programs and services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0310,019
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,157 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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