Migrant Agricultural Workers’ Health, Safety and Access to Protections: A Descriptive Survey Identifying Structural Gaps and Vulnerabilities in the Interior of British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
= 179), we gathered information in three domains: (1) living and working conditions; (2) barriers to rights, health, safety and advocacy/reporting; (3) accessibility of services. Our study confirms what predominantly qualitative studies and Ontario-based survey data indicate in terms of health, legal, and social barriers to care and protection for this population. Our findings also highlight the prevalence of communication barriers and the limited degree of confidence in government authorities and contact with support organizations this population faces. Notably, survey respondents expressed a strong intention to report concerns/issues to authorities while simultaneously reporting that they lacked the knowledge to initiate such complaints. These findings call into question government responses that task the agricultural industry with addressing access and service gaps that may be more effectively addressed by government agencies and service providers. In order to improve supports and protections for migrant agricultural workers, policies and practices should be implemented that: (1) empower workers to independently access health, social, and legal protections and limit workers' dependence on their employers when help-seeking; (2) provide avenues for increased proactive inspections, anonymous reporting, alternative housing/employment and meaningful 2-way communication with regulators so that the burden of reporting is lessened for this workforce; (3) systematically address breaches in privacy, translation, and adequate workplace injury assessments in the healthcare system. Ultimately, the COVID-19 context has put into sharper focus the complex gaps in health, social and legal services and protections for migrant agricultural workers. The close chronology of our data collection with this event can help us understand the factors that have resulted in so much tragedy among this workforce.
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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 | 0,002 | 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 ».