Indoor Markets, Forward Migrations and Returns: The shifting contours of Nigerian Trafficking in Italy
Notice bibliographique
Résumé
For many years Nigerian women represented one of the main national groups selling sexual services in the Italian street markets, with women of African origin making up around 45% of all women working outdoors throughout the country up to 2017 (NVA, 2023). Yet, around this time, and more significantly from 2019, their numbers started to progressively decline and, today, they represent only 16% of those selling sexual services in the streets (ibidem). This has left practitioners working in anti-trafficking organizations interrogating themselves on the factors that might have led to such a radical change. However, to this date, their questions have not yet found an answer. This presentation will retrace the main developments that the Nigerian trafficking phenomenon has gone through over the years. By presenting data collected through the conduction of semi-structured interviews, it will also explore the main hypotheses put forward by practitioners and experts working in the Italian anti-trafficking system to explain this radical change. In doing so, the paper will highlight how there probably is not a single factor that has led to the disappearance of Nigerian women from the street markets but, rather, a multitude of different ones that, combined, have contributed to it, such as secondary migratory movements towards other European countries, as well as a shift towards the indoor and ICT-mediated markets. Finally, the paper will explore another recent development within the trafficking phenomenon: Nigerian women’s requests for assistance to anti-trafficking organizations as they return to Italy after having spent several years in other European countries, and especially Germany and France, often after having experienced further exploitation in the sex markets.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».