Gender and the surrogacy industry in India: An analysis of exploitation in the production of a child.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to discuss what moral and philosophical values determine the debate on surrogacy as well as to detect the racist, gender and class oppressive discourses that prevail the surrogacy industry and exploits the surrogates labour. The study examines gestational surrogacy, which is where a couple “rent” the womb of another woman to carry their child. This is a fast growing industry, especially in India, where surrogacy, according to a report from the Confederation of Indian Industry, is estimated to generate $2.3 billion this year.The study is divided into two parts. First, it looks at reproduction issues in Western society, where most clients in the surrogacy industry come from. Second, it focuses on the surrogate and the industry in India. The first part problematizes the way our society views reproduction and what stigmas surround the notion of the nuclear family and the “need” for a biological child. The study then examines why so many childless adults now choose to proceed with surrogacy, and why they do this in India, articulating practical issues as well as the discourses of race, colonialism, gender and class that become visible. The focus in India then lies on the surrogate as well as the role of the maternity clinic. The thesis explores the dichotomy that is articulated in the surrogacy industry where the surrogate is simultaneously viewed as an object, a womb with no feelings, and as a subject, a compassionate Madonna that is impossible to objectify.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».