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Enregistrement W2904297463

Whose Sperm Is It Anyways In The Wild, Wild West Of The Fertility Industry?

2018· article· en· W2904297463 sur OpenAlexaboutno aff
Tatiana E. Posada

Notice bibliographique

RevueGeorgia State University law review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSperm bankArtificial inseminationSpermBachelorFertilityAssisted reproductive technologyDonor inseminationPsychologyMedicineDemographyAndrologyPregnancyBiologyLawInfertilityPolitical scienceSociologyGeneticsPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imagine a couple that is unable to conceive a child naturally. Luckily, they had the money and resources available to them to conceive a child through assisted reproductive technology (ART), so they decided to start their family through the use of intrauterine insemination. They selected a sperm bank and began the arduous process of selecting a sperm donor who fit the desired traits and characteristics for their child. The sperm bank matched them with an anonymous donor, Donor 9623, and assured the couple that the donor was “a healthy male with an IQ of 160, a bachelor’s of science in neuroscience, a master’s degree in artificial intelligence, a Ph.D. in neuroscience engineering on the way, and no criminal history.”\nGiven this representation of Donor 9623 as the ideal candidate, the couple moved forward with the intrauterine insemination procedure and successfully conceived a child. After starting their new family, the couple accidentally found out the identity of Donor 9623, James Aggeles, and from a simple Internet search, they uncovered the shocking truth. Instead of their ideal neuroscientist donor, the father of their child was “a college dropout with a felony conviction and diagnosed schizophrenia.” This is Angela Collins and Margaret Hanson’s story. This is Jane Doe 1 and Jane Doe 2’s story. This is more than fifteen American, Canadian, and British families’ stories. Angela Collins and Margaret Hanson believed they had control over the process to start their family and the ability to select the man that would provide half of their child’s genetics.\nThe sperm bank, Xytex Corporation (Xytex), also reassured them that this was the case, but in June 2014, Angela and Margaret received the rude awakening that this was indeed not the truth. After finding out the true identity of their sperm donor, the women began notifying other families who also used the same anonymous sperm donor to conceive their children. Donor 9623 has allegedly fathered at least thirty-six children under his false identity through the purchase, promotion, and sale of his sperm by Xytex.\nThe purpose of this Note is to assess the need for Georgia to reevaluate prenatal torts due to advances in ART procedures, the increase in use of this technology, and the lack of sperm bank regulations, which have now resulted in the problem evidenced by the Xytex cases. Part I examines the history behind the creation of the three main prenatal torts: wrongful birth, wrongful life, and wrongful conception, followed by an examination of the current sperm bank regulations. Part II analyzes Georgia’s evaluation of prenatal torts, Georgia’s policy considerations when evaluating prenatal torts, Georgia’s interpretation of claims against sperm banks, and Georgia’s limited sperm bank regulations. Part III examines several proposals to remedy this issue, while accounting for Georgia’s policy concerns, to ensure the state is protecting its citizens’ rights and deterring sperm banks from engaging in fraudulent business practices.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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