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Enregistrement W4386741739 · doi:10.4324/9781003431510-4

Laws and Policies Regulating Personal Names and Transgender and Gender Diverse Identities in the US and Canada

2023· book-chapter· en· W4386741739 sur OpenAlexaboutno aff
Sharon N. Obasi, I. M. Nick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNames, Identity, and Discrimination Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderPolitical scienceGender identitySociologyGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical research and anecdotal evidence suggest that having gender-concordant identity documents (IDs) may serve as a protective mechanism to help reduce the harassment, discrimination, and violence experienced by transgender and gender diverse (TGD) adults. The term TGD refers to persons whose gender identity and/or gender expression may not be consistent with the gender identity or expression commonly associated with the sex assigned at birth. It is estimated that nearly 1.5 million people living in the US and Canada identify as TGD. Yet, comparatively few TGD persons in these two nations have gender-concordant IDs, in part due to jurisdiction-dependent complexities in the laws and policies regulating name changes and gender marker changes on IDs such as birth certificates. The purpose of this chapter is to provide an overview of the laws and policies in the US and Canada that regulate the ability of TGD adults to change their name and/or gender marker on IDs. Critical to these laws and policies is the debate of who has the right to control the gender and onomastic declarations on official documentation: the state or the individual.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,580

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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