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Enregistrement W3000687935 · doi:10.46692/9781447340874.007

Precarity, Migration and Ageing

2020· other· en· W3000687935 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Kobayashi, Mushira Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecarityAgeingGeographySociologyBiologyGender studiesGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The profile of older adults in the Global North is rapidly diversifying, with increasing proportions of foreign-born ageing populations in large immigrant-receiving countries like Canada and the United Kingdom. In Canada, for example, 30 per cent of those aged 65 years and over are foreign-born (Ng et al, 2012). Yet, despite this demographic significance of the foreign-born older adult population, very little research has been conducted on the complex and varied experiences of risk and insecurity vis-a-vis ageing and life course events such as international migration. It is, therefore, timely to critically examine the markers of immigration, race and ethnicity, and cultural beliefs and practices, as they intersect with poverty and socioeconomic inequality among immigrant older adults. This is particularly the case given that these intersections are likely to manifest in experiences of invisibility, marginalization and social exclusion. This chapter presents a nuanced analysis of precarity, risk and vulnerability as it relates to ageing and migration. It begins with a story of migration that sets the context for the chapter. It then provides an outline of precarity in relation to migration, and a brief overview of the key economic and psychosocial/cultural markers of precarity in older immigrants. Next, it highlights the ‘politics of precarity’ that are inherent in the larger political economy of immigration and the relative invisibility of racialized immigrant older adults in health and social care policies, and, drawing on these, returns to a discussion of precarity among older immigrant adults. Examples of media stories about, and interviews with, older immigrants are provided throughout the chapter as a means to ground our analysis in everyday examples. The chapter concludes with a discussion of the challenges to understanding precarity in the context of migration, and provides suggestions for future research. A story of migration: setting the context Keith Bi is a forty-seven-year-old Chinese immigrant and the owner of Coffee Corner, a café located in the windowless basement below the office of Citizenship and Immigration Canada. Bi immigrated from the city of Xi’an, China, on a working visa after being told by one of his relatives who lives in Halifax that Canada is a good place to live.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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