Latino Farmworkers in Saskatchewan: Language Barriers and Health and Safety
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As part of a study focused on the experiences of Latino migrant farmworkers in Saskatchewan, Canada, we have attempted to understand how language barriers (LBs) broadly understood may affect farmworkers and their employers, workplace communications, and occupational health and safety (OHS). Drawing on critical ethnography and intercultural communication theory, qualitative interviews were conducted with 39 Latino migrant farmworkers, 11 farmer-employers, two OHS civil servants, and two former Canadian farmworkers. Our findings suggest that LBs interfere with the establishment of effective communications between Latino farmworkers, other farm enterprise personnel, civil servants, and health services providers. LBs impede establishment of the kinds of sustained two-way communications needed for maintaining safe and healthy working environments. All of the stakeholders involved were found to contribute in some manner to the propagation of LBs. The risks for the physical and psychological well-being of migrant farmworkers are substantial, but despite the fact that LBs are generally recognized as a challenge and as a source of risk, they are not widely seen as warranting any systematic response. It is critical that Latino migrant workers learn more English and that their Canadian employers and supervisors learn more Spanish. Beyond that, there is an urgent need for a multistakeholder coalition that moves to address LBs by training certified interpreters and liaison personnel who can facilitate better communications between migrant workers, their employers, and other stakeholders.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle