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Enregistrement W2568377605 · doi:10.1017/s0714980816000684

Aging Filipino Domestic Workers and the (In)Adequacy of Retirement Provisions in Canada

2017· article· fr· W2568377605 sur OpenAlexaffabout
Ilyan Ferrer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesEthnologySociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Bien que la recherche canadienne sur le travail domestique ait surtout porté sur les expériences immigratoires et migratoires des travailleurs domestiques dans le cadre du Programme concernant les employés de maison étrangers et du Programme des aides familiaux résidants, la recherche est rare sur la retraite de ces travailleurs et la façon dont ils vieillissent dans la société canadienne. Cet article met l’accent sur les expériences de vieillissement des travailleurs domestiques philippins qui, en entrant à la retraite, se retrouvent dans l’économie secondaire et / ou souterraine, tout en fournissant et en recevant des soins de leurs conjoints, petits-enfants et membres locales ou transnationales de leur famille. Les données ont été tirées des six entrevues qualitatives et approfondies avec vieilles domestiques philippines qui a parlé de l’expérience de l’immigration, travail dans la prestation de soins, la retraite et le vieillissement. Les résultats soulignent (1) la pauvreté que les travailleurs domestiques philippins âgés rencontrent quand ils abordent leur retraite ; (2) la nécessité pour mais l’insuffisance des dispositions sur la retraite de l’État ; (3) la nécessité de trouver du travail à la main-d’oeuvre non déclarée ; et (4) comment la pratique d’accompagnement est effectuée, comme une stratégie de survie, entre les générations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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