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Enregistrement W2074541007 · doi:10.1080/14767724.2012.646901

Training ‘expendable’ workers: temporary foreign workers in nursing

2012· article· en· W2074541007 sur OpenAlexaffabout
Alison Taylor, Jason Foster, Maria-Carolina Cambre

Notice bibliographique

RevueGlobalisation Societies and Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringClosure (psychology)RecessionHealth carePoliticsVocational educationTraining (meteorology)Economic shortageWork (physics)BusinessNursingPolitical scienceEconomic growthLabour economicsPublic relationsMedicineEconomicsGovernment (linguistics)Law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to explore the experiences of Temporary Foreign Workers in health care in Alberta, Canada. In 2007–2008, one of the regional health authorities in the province responded to a shortage of workers by recruiting 510 health-care workers internationally; most were trained as Registered Nurses (RNs) in the Philippines. However, the Association of RNs required them to complete an assessment, and in many cases, to complete further training leading to an examination before they could actually work as RNs in the province. Furthermore, economic recession and restructuring of the health authority meant that many of the short-term contracts were not renewed, despite initial promises made by recruiters. This article looks at the assessment of foreign credentials and processes that followed as a part of the vocational education and training system that is often ignored. Drawing on social closure theories, we look at the experiences of foreign workers whose positions are extremely precarious in terms of employment and residency status. Our analysis suggests that the use of temporary workers to address ‘short term’ labour demand has implications for the workers themselves as well as larger political, social and economic implications that need to be acknowledged.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,014
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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