The systemized exploitation of temporary migrant agricultural workers in Canada: Exacerbation of health vulnerabilities during the COVID-19 pandemic and recommendations for the future
Notice bibliographique
Résumé
In 2018, 55,734 jobs in Canadian agriculture were filled by temporary migrant workers, accounting for nearly 20 percent of total employment in this sector. Though referred to as temporary, those migrant workers often fill long-term positions and provide crucial support to the Canadian agricultural industry, which has seen an increasing disengagement from the domestic workforce in the last fifteen years. Health vulnerabilities faced by temporary migrant workers are already well documented. In addition, there are multiple systemic factors inherent within the structure and implementation of the Temporary Foreign Worker Program that contribute to the perpetuation of health inequities within this population. The COVID-19 pandemic has both exacerbated many of these disparities and further increased the risk of labour rights violations and vulnerability to exploitation for these workers. As Canada's 2020 growing season comes to an end, thousands of temporary migrant agricultural workers are returning to their native countries. With planning for next year's growing season already commencing, this timely analysis aims to examine health vulnerabilities faced by TMAWs during the COVID-19 pandemic. Five key areas are examined: occupational injuries, substandard living conditions, psychological difficulties, lack of access to healthcare and barriers in exercising labour rights. Building on this analysis, recommendations for policy and practice aimed at improving migrant workers' health are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».