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Enregistrement W2761192322 · doi:10.1353/ces.2017.0015

Does Canada "Care" about Migrant Caregivers?: Implications under the Reformed Caregiver Program

2017· article· en· W2761192322 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jill Hanley, Lindsay Larios, Jah-Hon Koo

Notice bibliographique

RevueCanadian ethnic studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationCitizenshipImmigration policyFamily caregiversPolitical scienceWork (physics)Care workSociologyEconomic growthDemographic economicsPsychologyNursingMedicineEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Domestic and caregiving work have been part of the Canadian fabric since our colonial founding and have long represented one of the most easily accessible routes for migration open to women.Until very recently the Live-In Caregiver Program (LCP) operated as the primary program in Canada facilitating this labour migration.While the LCP has been replaced by the Caregiver Program (CP),it has yet to be determined how these changes will impact migrant caregivers.We suggest that many lessons can be drawn from our knowledge of migrant caregivers' experiences under the LCP that can help us understand the dynamics of new immigration policies.Using the global care chain framework, we consider here whether Canada's caregiver migration policy demonstrates a concern for the wellbeing of migrant caregivers as workers, as family members and as citizens.Our analysis suggests that the CP does not adequately address the concerns raised through the global care chain critique.Rather, the CP continues and deepens the trend of using immigration policy to hold people in substandard employment, with very little care for migrant caregivers whether in terms of their labour rights, their family relationships or their sense of belonging and citizenship.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0250,006
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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