Trends in engagement in surrogacy by nationality 2018–2020: a survey of surrogacy agencies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Global reproductive destinations are constantly changing, and so is the cross-border reproductive movement of both gametes and intended parents seeking to build families. Quantifying the use of cross-border surrogacy is difficult given no reliable data exists on the global patterns of use of CBRC generally or surrogacy in particular. Methods: Approximately 150 surrogacy agencies in countries offering surrogacy to foreigners were invited to provide consolidated data on the number of commissioning singles and couples who signed with their agency for surrogacy services over the 2018–2020 calendar years, by nationality of the biological intended parent(s). Twenty-four agencies (16%) reported on 5968 clients. Results: Other than the United States, agencies were involved predominately in arrangements for foreigners. In the United States, other than the large domestic market, France, Australia, and Israel were large source countries. Australia and France were also large source countries for Canada. China was overwhelmingly the largest source country engaging in Ukraine. In Georgia, other than Georgian nationals, China, Israel, and the United States were the largest foreign source countries. In Greece, apart from locals, the largest source countries were Italy and Australia. Colombia reported a wide spread of foreign clientele with Israel, the United States, and Canada as the largest. COVID-19 had a significant impact on enrolments in Georgia and Ukraine—each experienced large declines in enrolments when comparing 2019–2020. In contrast, despite travel bans in 2020, agencies in 3 of 4 unregulated countries continued to report increases in enrolments. Conclusions: The global cross-border surrogacy market remains highly volatile, experiencing rapid growth and decline, especially in newer destinations. Source countries providing surrogacy clients are based partly on proximity and cultural ties, but more so on affordability. Further research is required to monitor the effects of engagement in newer destinations with fewer protections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».