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Enregistrement W2901752030 · doi:10.1093/acrefore/9780190201098.013.884

Asian North American Adoption Narratives

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

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,033
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