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Enregistrement W2901752030 · doi:10.1093/acrefore/9780190201098.013.884

Asian North American Adoption Narratives

2018· reference-entry· en· W2901752030 sur OpenAlexaffabout
Jenny Heijun Wills

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Literature · 2018
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPolitical scienceEconomic growthDevelopment economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transnational adoption from Asia began in the 1950s as an institutionalized practice. Since, hundreds of thousands of young people from countries such as South Korea, China, India, Vietnam, and the Philippines have been adopted and raised primarily in white families in places like the United States, Canada, and Australia but also Scandinavian countries and countries in western Europe. What began as a relief program for multiracial “war orphans” in South Korea has blossomed considerably and affects countries and people around the world; transnational adoption has become a popular industry that targets young people in countries including Guatemala, Brazil, Ethiopia, Nigeria, Haiti, and Russia. Today, transnational adoption continues to be a lucrative industry, though the practice seems to be dwindling in popularity and certain “sending nations” have recently declared its abolition (i.e., Ethiopia in 2017). The United States is by far the most prolific “receiving nation,” and is implicated as one of the greatest instigators, given that nation’s military presence in places such as South Korea and Vietnam in and around the years that transnational adoption expanded from those countries. While not nearly as many Canadians (in comparison to Americans) adopt from countries in Asia, adoptees raised in that country have unique experiences mainly due to vastly distinctive regionalism, that makes, for instance, the identities of Asian/Québécois adoptees uniquely precarious. Mexico is considered a “sending nation,” and since race and class factors rarely see young people both immigrating and migrating from the same nation under the auspices of transnational adoption (though it is not always the case; see, e.g., the United States’ history of sending black children for adoption to various European nations), it is mostly not included in conversations about transnational Asian/North American adoption. For decades, literature about transnational Asian/American adoption centered on adoptive parents, social workers, and pro-adoption activists. In the 1990s, Asian adoptees around the world began to recount their experiences of racial and cultural alienation, among other things, in life writing and poetry. Adoptees in North America were no exception. Asian/North American authors (as well as non-Asian writers) began exploring these subjectivities, too, usually in the context of examining racial, cultural, and national issues related to other Asian/North American subjects who were not subjects experienced. Across most of these representations—by adoptees and non-adoptees alike—the theme of personal and collective history is a notable focus, and adoptees are imagined as another meaningful example of the paradoxical and complex ways Asian/North Americans’ paper histories, immigration rights, and so-called model minorityhood have been levied. Transnational Asian/North American adoption continues to be a topic of fascination for so many writers and audiences and these representations cross genres, aesthetic modes, and narrative styles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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