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Enregistrement W4408281793 · doi:10.3390/sexes6010011

Ecological Contexts of Resilience in Sex Work: Managing a Precarious, Stigmatised, and Criminalised Occupation in One Canadian City

2025· article· en· W4408281793 sur OpenAlexafffundabout
Andrea Mellor, Cecilia Benoit, Brett Koenig

Notice bibliographique

RevueSexes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésResilience (materials science)Work (physics)EcologyPsychological resilienceGeographySociologyPsychologyEngineeringBiologySocial psychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the ways that sex workers in one Canadian city cultivate resilience in their workplaces. In 2017–2019, a period following the enactment of Canada’s revised prostitution law, a cross-section of active sex workers (N = 59) from Victoria, Canada, were interviewed about what they do to keep safe in their sex work jobs, including what they do before or during dates, how their strategies for safety have changed over time, how they draw on their larger networks, and what resources they wish they could access to improve their abilities to remain safe. Using an ecological framework of resilience, our findings show that, despite job precarity, stigma, and criminalisation, participants were actively involved in developing strategies to keep safe at work. Their resilience is a combination of factors unique to each worker’s social location and their access to workplace safety measures, including screening techniques and tools, diverse social networks, and safe working locations. We call for a public health approach to sex work that builds on workers’ strengths and enacts policies that aim to dismantle the structural environments of risk in their occupation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0450,015
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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