Supports for migrant farmworkers: tensions in (in)access and (in)action
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the role of support actors in promoting or hindering access to public services/spaces for migrant agricultural workers (MAWs) and to determine the factors that influence adequate support for this population. Design/methodology/approach Using a situational analysis methodology, the authors carried out focus groups and interviews with 40 support actors complimented by a community scan (n = 28) with public-facing support persons and a community consultation with migrant farmworkers (MFWs) (n = 235). Findings Two major themes were revealed: (In)access and (In)action and Blurred Lines in Service Provision. The first illustrated how support actors could both reinforce or challenge barriers for this population through tensions of “Coping or Pushing Back on Constraints” and “Need to find them first!” Justification or Preparation? Blurred lines in Service Provision encompassed organizational/staff’s behaviors and contradictions that could hinder meaningful support for MFWs revealing two key tensions: “Protection or performance?” and “Contradicting or reconciling priorities? Our findings revealed a support system for MAWs still in its infancy, contending with difficult political and economic conditions. Social implications Service providers can use research findings to improve supports for MAWs. For example, addressing conflicts of interests in clinical encounters and identification of farms to inform adequate outreach strategies can contribute to more effective support for MAWs. Originality/value This research is novel in its examination of multiple sectors as well as its inclusion of both formal and informal actors involved in supporting MAWs. Our findings have the potential to inform more comprehensive readings of the health and social care resources available to MAWs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».