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Enregistrement W2913047814 · doi:10.3138/jcfs.49.3.313

What’s Race Got to Do with It? Exploring the In-Race Adoption of Asian children

2018· article· en· W2913047814 sur OpenAlexvenueno aff
Kathleen Leilani Ja Sook Bergquist, Irang Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationEthnic groupRace (biology)PsychologySocial psychologyWhite (mutation)Gender studiesDevelopmental psychologyChinese americansChinaAsian americansSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to explore adoption in Asian American families. There has been much discussion and sometimes heated debate about outcomes for children of color placed transracially and the ability of parents to address adoptees’ racial or ethnic socialization needs. Asian children come to U.S. adoptive families largely through intercountry adoption and their foreignness has been situated as a matter of culture rather than race both in practice and in the literature. A small sample of 68 families, where at least one parent is of Asian American descent, provided some preliminary insight into parental motivations and perspectives about adopting Asian children. The majority of the adoptive parents were Chinese American, and the children from China. The primary motivation for adopting was infertility, and similarity or “fit” led the parents to adopt Asian children. The parents overwhelmingly believed that having at least one Asian American parent would be easier for the children, referencing themes of acceptance, fit, and identity congruency. Implicit was their belief that racial and/or ethnic socialization strategies were less intentional and more “natural” than for white adoptive families. While the findings cannot be interpreted as conclusive or representative, overall respondents reported race and ethnicity to be salient to their adoptive decisions and strategies for developing their children’s identities.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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