Migrant Care Labour, Covid-19, and the Long-Term Care Crisis: Achieving Solidarity for Care Providers and Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally there is a care crisis in terms of the quantity of care needed for an aging population and the quality of both the care provided and work conditions of those providing this care. The COVID-19 pandemic has exposed and heighted this crisis of care. In this chapter we review the issue with a particular focus on long-term care (LTC) facilities and the type and skill mix of labour, including the degree to which immigrant workers are over-represented in this sector. We offer some conceptual reflections on elder care as a matter of social justice and ethics in terms of those needing and providing care. These concerns take on a specific global dimension when we understand the transnationalisation of care, or the care provisioning function of what are termed global care chains. We contextualise how this migrant labour is positioned within this sector through international comparisons of funding models for LTC, which also allows us to understand the structural conditions within which this globally-sourced workforce is positioned. We then highlight two significant contributing factors to the current LTC crisis that were intensified and exposed during the COVID-19 pandemic using Ontario, Canada, as an example: the role of the private sector and the unsustainable extraction of profits from this service, and the gendered and racialised devaluing of migrant labour so essential to the sector.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».