Race and Gender Analyses of Trafficking: A Case Study of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
According to the Organization for Security and Cooperation in Europe human trafficking is currently a multibillion dollar business. This modern day form of slave trade does not only involve the transport of people across international borders but also the internal movement of people within regions and countries. From Asia to Eastern Europe from Latin America to Africa traffickers recruit victims who like commodities are smuggled within and across borders sold and then exploited under the threat of violence. Trafficking in persons is fuelled by development processes marked by class gender and ethnic concerns that marginalize women in particular from employment and education. As the overwhelming majority of trafficked persons are women and girls trafficking is usually considered a gender issue and the result of discrimination on the basis of sex. There has however been limited discussion of whether race or other forms of discrimination contribute to the likelihood of women becoming victims of trafficking. When attention is paid to which women are most at risk of being trafficked the link between this risk and their racial and social marginalization becomes clear. Race and racial discrimination have been found not only to constitute risk factor but may also determine the kind of treatment that women experience in destination countries. Moreover racist ideology and racial ethnic discrimination may create a demand in the region or country of destination which could contribute to trafficking in women and girls. (excerpt)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».