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Enregistrement W2620588388 · doi:10.1080/15267431.2017.1322971

Preventing Face Loss in Donor-Assisted Families

2017· article· en· W2620588388 sur OpenAlexaboutno aff
Meredith Marko Harrigan, Alexandra Priore, Emily Wagner, Katelyn Palka

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Communication · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace negotiation theoryPsychologyLesbianFace (sociological concept)AutonomySocial psychologyVariety (cybernetics)DeceptionGrounded theoryQualitative researchSociologyPolitical sciencePsychoanalysisComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grounded in face theory (see Brown & Levinson, 1987; Cupach & Metts, 1994; Goffman, 1967) and exploratory in nature, the present study sought to understand the face-related experiences of parents whose children were conceived with an anonymous donor. The sample included 19 parents from the United States, United Kingdom, and Canada, who experienced infertility, were in a lesbian relationship, or identified as solo parents. The researchers identified face-related concerns parents have for themselves and their children and preventative facework strategies they enact to avoid or minimize face loss. Findings showcase parents’ desire for social approval, autonomy, respect, and preventing rejection. Also discussed are a variety of facework strategies, namely, disclosure, avoidance, closedness, humor, deception, and strategic donor choice. The findings support and extend previous research on donor-assisted families and showcase the complexity of face for members of these families by highlighting instances where communication simultaneously preserves and threatens face.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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