Sortir de la Prostitution de Rue au Canada: L’approche Transdisciplinaire du Modele Integre en Sante des Populations
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine l’influence des déterminants sociaux de la santé sur les trajectoires d’entrée, de maintien et de sortie de la prostitution de rue au Canada. La complexité de la problématique de la prostitution de rue chez les jeunes femmes entraîne de multiples défis quant à la mise en place d’un modèle théorique permettant de cerner les enjeux relatifs à la santé des femmes prostituées. La prostitution de rue étant fortement liée à la toxicomanie et à l’itinérance, entrainant une augmentation des risques de problèmes de santé associés à l’abus de substance, aux infections transmissibles sexuellement et par le sang, à des problèmes de santé mentale, une exposition accrue à la violence physique, émotionnelle et sexuelle et à un taux de mortalité élevé. Il est impératif d’établir un modèle théorique transdisciplinaire permettant de saisir les mécanismes d’entrée, de maintien et de sortie de la prostitution, afin de mieux cibler les interventions en matière de prévention et pour mieux soutenir les femmes désirant quitter la prostitution de rue. De plus, l’approche transdisciplinaire vise à fournir des pistes d’interventions pour promouvoir la sortie du système prostitutionnel et pour guider les recherches futures.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".