A Model for Managed Migration? Re‐Examining Best Practices in Canada’s Seasonal Agricultural Worker Program
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
Abstract This paper situates Canada’s Seasonal Agricultural Worker Program (SAWP) within the policy and scholarly debates on “best practices” for the management of temporary migration, and examines what makes this programme successful from the perspective of states and employers. Drawing on extensive qualitative and quantitative study of temporary migration in Canada, this article critically examines this seminal temporary migration programme as a “best practice model” from internationally recognized rights‐based approaches to labour migration, and provides some additional best practices for the management of temporary labour migration programmes. This paper examines how the reality of the Canadian SAWP measures up, when the model is evaluated according to internationally recognized best practices and migrant rights regimes. Despite all of the attention to building “best practices” for the management of temporary or managed migration, it appears that Canada has taken steps further away from these and other international frameworks. The analysis reveals that while the Canadian programme involves a number of successful practices, such as the cooperation between origin and destination countries, transparency in the admissions criteria for selection, and access to health care for temporary migrants; the programme does not adhere to the majority of best practices emerging in international forums, such as the recognition of migrants’ qualifications, providing opportunities for skills transfer, avoiding imposing forced savings schemes, and providing paths to permanent residency. This paper argues that as Canada takes significant steps toward the expansion of temporary migration, Canada’s model programme still falls considerably short of being an inspirational model, and instead provides us with little more than an idealized myth.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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