An analysis of migratory patterns and social network chains, ties, and bonds in human trafficking: Australia, Britain, Canada, and the United States, 2006-2011
Notice bibliographique
Résumé
Research on human trafficking to date reveals certain limitations.First, little empirical research exists that focuses specifically on analyzing occurrences of human trafficking incidents.Second, very few human trafficking studies break away from the traditional male/female dichotomy of offender and victim.Investigations of disaggregated data on persons and circumstances remain rare.As a consequence, who does what to whom, and how often, remains unclear.This is problematic because current trends in trafficking research affect the direction of legislation meant to combat trafficking, and inadequate research can lead to inadequate legislation.It is paramount to understand human trafficking actors not only by their gender, but also by their actions, pathways, and networks that determine their inclusion in this underground economy.My intention is not to irreverently stir the pot, but to illustrate that the grey area is far too large for continuing calls to curb trafficking without understanding the logistics and rationale behind the action.This dissertation uses six years (2006)(2007)(2008)(2009)(2010)(2011) of legal case files from Australia, Britain, Canada, and the United States in order to consider how human trafficking operates transnationally and regionally.Focusing on the influence of networks and social ties, chains, and bonds, this dissertation addresses the nuances of human trafficking insofar as relationships between victim and offender are cultivated and employed in order to actuate the trafficking act.Analyses are two-fold: first, descriptive statistics are gathered in order to create a focused analysis of the particularities of those captured by the scope of this study; and, second, social network analysis (SNA) is used to better understand power dynamics within human trafficking networks.The structure of human trafficking networks is addressed based on the gender of offender and the prosecutorial action is addressed with a comparison of influence in the network and the imposed sentence length.The purpose of these two flows of analyses is to address how or whether a trafficker's gender affects his or her power and influence within the trafficking networks, as well as to investigate how law enforcement and criminal justice systems are affectively addressing the human trafficking problem.Findings suggest that insofar as power and influence within a trafficking network are concerned, gender does not matter:there is little to no difference between network centrality scores of males and females.Additionally, findings suggest that traffickers and trafficked individuals more often than Fraser
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».