Identification of Domestically Sex Trafficked Persons in Social Service Settings in Canada: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Social service providers are critical in supporting domestically sex trafficked persons. However, little is known about how these providers identify sex trafficked persons. This study aimed to explore this vital but poorly understood first step to addressing sex trafficked clients’ needs, asking: How do social service providers in Ontario, Canada identify domestically sex trafficked adolescents and adults? Fifteen semi-structured interviews were conducted with diverse social service providers from across Ontario. Participants’ responses to open-ended questions were then analyzed thematically. Findings revealed that providers recognize sex trafficked persons using both commonly reported as well as unique indicators suggestive of sex trafficking, drawing on existing tools and skills developed through or adapted from work with other service populations. However, few had access to formalized practices or resources within their workplace to aid in identifying sex trafficked persons specifically and, as such, many relied on ad hoc processes. While resourceful, this approach can unintentionally perpetuate myths and stereotypes about sex trafficked persons and contribute to missed opportunities for identification. To better support sex trafficked persons, it is recommended that social service providers are provided with tailored training and resources related to identification while adopting and using reflexivity in their everyday practice to combat unconscious biases, beliefs, and attitudes. The work undertaken by social service providers could also be enhanced by knowledge gained from future research designed to evaluate the utility of the sex trafficking indicators and processes for identification described.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».