Motivations of nurses who migrate to <scp>C</scp>anada as domestic workers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While some trained nurses migrate to destination countries to work as domestic workers, little is known about their migration motivations. AIM: This study explores the motivations of Philippine educated nurses who migrated to Canada through the Live-in Caregiver Program from 2001 to 2011 (a Canadian domestic worker programme). METHODS: A single case study qualitative methodology and the transnational feminist concept of global care chains were utilized for this study. Interviews of 15 Philippine educated nurses who migrated to Canada as domestic workers were conducted in the province of Ontario, Canada, between February to October 2012. All participants had a baccalaureate degree from the Philippines. Interviews were tape recorded, transcribed verbatim and analysed using critical discourse analysis, aided by NVIVO 10 data analysis software. RESULTS: Findings reveal a multi-step immigration process in which nurses migrate from the Philippines to the Middle East (especially Saudi Arabia) and finally to Canada. While emigration from the Philippines is mainly economically driven, migration from the Middle East to Canada is primarily motivated by the desire for Canadian citizenship for the family. Also, perceived social status and lifestyle in Canada as compared to the Middle East motivates this group of women to migrate to Canada. LIMITATION: The major limitation of this study is the lack of input from nursing policy makers. CONCLUSION: Gender-based familial ideologies and perspective on social status influence the migration decision of this group of nurses. IMPLICATIONS FOR NURSING AND HEALTH POLICY: Implications for nursing and health policy makers include the provision of clear pre-migration information (including on the nursing registration process) to internationally educated nurses, advocacy for stronger immigration policies to ensure the integration of internationally educated nurses and a consideration of gender in all health human resource policies.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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