Victim-blaming in sexual violence against sex workers: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Sex workers face higher risks of sexual violence and victim-blaming than the general population, yet this intersection remains underexplored. This systematic review synthesizes existing literature on victim-blaming of sex workers and examines contributing factors. A systematic review (CRD42024579705) was conducted using Web of Science, PubMed, Scopus, and PsycInfo to identify peer-reviewed articles in English and Spanish, with no time restrictions. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Of 80 studies identified, 10 met inclusion criteria. Sex workers were more often blamed for their victimization than general population, seen as less credible, and viewed as deserving of violence. Victim-blaming was linked to poorer mental health and lower rates of reporting or help-seeking. Factors contributing to higher victim-blaming included being male, no trauma history, support for sex work criminalization, and endorsing sex work-related myths. Findings underscore the need for interventions targeting myths and stereotypes through societal and professional education.PRACTICE IMPACT STATEMENT Victim-blaming against sex workers experiencing sexual violence exacerbates trauma and deters reporting. Addressing societal myths and biases, these findings advocate for stigma reduction programs and informed policies, especially in law enforcement and healthcare, to enhance justice access and support for sex workers.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».