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Enregistrement W3101776136 · doi:10.1186/s12960-021-00571-6

Hiding in plain sight: the absence of consideration of the gendered dimensions in ‘source’ country perspectives on health worker migration

2021· article· en· W3101776136 sur OpenAlexafffundabout
Ivy Lynn Bourgeault, Vivien Runnels, Jelena Atanackovic, Denise L. Spitzer, Margaret Walton‐Roberts

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth policySocial policyRemunerationGender analysisHealth careNursing researchHealth services researchPolitical scienceEconomic growthPublic healthMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gender roles and relations affect both the drivers and experiences of health worker migration, yet policy responses rarely consider these gender dimensions. This lack of explicit attention from source country perspectives can lead to inadequate policy responses. METHODS: A Canadian-led research team partnered with co-investigators in the Philippines, South Africa, and India to examine the causes, consequences and policy responses to the international migration of health workers from these 'source' countries. Multiple-methods combined an initial documentary analysis, interviews and surveys with health workers and country-based stakeholders. We undertook an explicit gender-based analysis highlighting the gender-related influences and implications that emerged from the published literature and policy documents from the decade 2005 to 2015; in-depth interviews with 117 stakeholders; and surveys conducted with 3580 health workers. RESULTS: The documentary analysis of health worker emigration from South Africa, India and the Philippines reveal that gender can mediate access to and participation in health worker training, employment, and ultimately migration. Our analysis of survey data from nurses, physicians and other health workers in South Africa, India and the Philippines and interviews with policy stakeholders, however, reveals a curious absence of how gender might mediate health worker migration. Stereotypical views were evident amongst stakeholders; for example, in South Africa female health workers were described as "preferred" for "innate" personal characteristics and cultural reasons, and in India men are directed away from nursing roles particularly because they are considered only for women. The finding that inadequate remuneration was as a key migration driver amongst survey respondents in India and the Philippines, where nurses predominated in our sample, was not necessarily linked to underlying gender-based pay inequity. The documentary data suggest that migration may improve social status of female nurses, but it may also expose them to deskilling, as a result of the intersecting racism and sexism experienced in destination countries. Regardless of these underlying influences in migration decision-making, gender is rarely considered either as an important contextual influence or analytic category in the policy responses. CONCLUSION: An explicit gender-based analysis of health worker emigration, which may help to emphasize important equity considerations, could offer useful insights for the health and social policy responses adopted by source countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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