Ethnography at an Intersection: Law, Anti-Trafficking NGOs, and Prostitution in India
Notice bibliographique
Résumé
For a legal anthropologist interested in how different agents and forms of governance shape projects of sexual humanitarianism, the strategies that US-funded non-governmental organizations (NGOs) use in their attempts to reframe an Indian anti-prostitution law as an anti-trafficking instrument generate broader conceptual questions. How do Indian NGOs articulate donor-driven concerns with the postcolonial socio-legal framework within which they work? What impact do they seek to have on the law, legal system, and legal actors? What, in turn, happens to formal law, which is already shaped by a complex history of legal concerns, moral panics, and NGO intervention (itself authorized by law) in this context? How do law and NGOs shape each other across anti-prostitution and anti-trafficking projects in the overlapping contexts of postcoloniality, globalization, neoliberalism, and sexual humanitarianism in India? How might one explore these intersections and relationships methodologically? I show how ethnography at the intersection of anti-prostitution law and anti-trafficking NGOs illuminates: (1) law’s imbrication in a broader, long-standing, and ever-expanding field of governmental action on prostitution; (2) how NGOs and legal actors act, in tension and in collaboration, upon the perceived “problem” of prostitution; and (3) how anti-trafficking NGOs and anti-prostitution law co-constitute each other as they shape contested meanings around prostitution.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,026 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».