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Enregistrement W2525396298 · doi:10.29173/cjs28256

Contentious mobilities and Cheap(er) Labour: Temporary Foreign Workers in a New Brunswick Seafood Processing Community

2016· article· en· W2525396298 sur OpenAlexaffvenueabout
Christine Knott

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageMigrant workersUnemploymentMobilitiesEthnographyMeat packing industrySociologyLabour economicsEconomic growthEconomicsPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s Temporary Foreign Worker Program (TFWP) is highly contentious. Particularly contentious are those parts of the program that have allowed for exploitative labour practices and the replacement of Canadian workers. Mobility for employment has been increasing, and researchers have focused on different types of mobile workers ranging from international (including the TFWP) to intra-provincial migrants, often in isolation from each other. Less research has focused on multiple mobilities within one industry to understand how and why labour force composition and employee mobility patterns change over time. Also under researched is why demand exists for TFWs in areas with high unemployment. This paper uses a case study of the seafood processing industry (both wild and farmed) in a rural region of New Brunswick to explore this industry’s claims about labour shortages and serial reliance on differently mobile labour forces over time. It draws on findings from a review of relevant documents and ethnographic fieldwork including interviews. Using the historical changes in the (im)mobility patterns of processing workers in this region, this paper highlights how the increased use of the TFWP by seafood processing companies is tied to manufactured raced and gendered employer practices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0200,010
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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