Global Trends in Surrogacy Uptake by Destination and Nationality 2018–2020
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cross-border surrogacy arrangements are an increasingly common means to family building globally amongst gay male singles and couples, as well as infertile heterosexual singles and couples who do not have significant access to other routes to parenthood. Research has shown that when regulation or affordability in a home state is too restrictive people will travel across borders for surrogacy extensively. Establishing patterns of use has always been difficult. Accurate data is stymied by lack of documentation of international third-party reproductive care available to authorities. In addition, surrogacy destinations have been in a state of flux for some years. Estimating the trends in source and destination countries will improve understanding of the populations whose reproductive care needs cannot be met in their home country. Such data can assist regulators, policymakers and professionals to understand these trends and provide education and policy to minimise risk. Aim: Provide a quantitative estimate of the trends in relation to intended parents engaging in surrogacy arrangements per destination country, in the three calendar years 2018, 2019 and 2020, by country of residence. Method: Surrogacy agencies in Canada, Colombia, Cyprus, Georgia, Guatemala, Kenya, Mexico, Thailand, Ukraine and USA were asked to complete an anonymised online survey providing aggregate data on the number of commissioning singles and couples who contracted for surrogacy services during each year by nationality of the biological parent(s). Results: Over thirty agencies across eight nations reported on a total of 6550 clients commencing over these three calendar years. Clients from 96 source countries were represented. Results showed stark differences in the largest user nations of domestic and international surrogacy per capita, the most commonly used ‘destination’ countries and changes in patterns of engagement over time. Conclusion: Some source countries showed far higher rates of update of domestic or international surrogacy than others. Differences are likely associated with varying access to alternative family building pathways, differences in kinship norms, average incomes and the lack of availability of surrogates in their own country due to obstructive laws and/or cultural norms.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».