More of the same? Migrant agricultural workers’ health, safety, and legal rights in the COVID-19 context
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report on research findings from a cross-sectional survey with 143 primarily Mexican migrant agricultural worker respondents in British Columbia (BC), Canada. Participants reported high rates of experiences of threats and violence by employers, limited faith in the follow-through of both Canadian and country-of-origin authorities when reporting concerns, and a unanimous lack of knowledge in how to file a claim of a legal matter (e.g., housing, human rights violation). Most participants also reported that they believed they would receive poorer health care in relation to their Canadian counterparts and that their privacy would not be protected. While certain indicators, such as knowledge of resources for transportation, translation, and legal advocacy were higher than previous research would suggest, most participants did not feel confident that more serious issues would be addressed if they sought help. Our results suggest migrant workers in BC report similar, or even higher, rates of experiences and expectations of poor social support, legal protection, and health care in comparison to prior research in this region and elsewhere. While further research would be required to confirm this hypothesis, the impact of COVID-19 on this population is undeniable. Our findings highlight the need for greater regional and provincial commitments to fund targeted services for migrant agricultural workers that address the unique barriers they face. Additionally, greater attention and funding must be dedicated to supporting this population to navigate and access services that already exist. Together, dedicated initiatives could make a major difference for this workforce. Federal investments in support services of this nature would ensure the sustainability of such efforts. In addition, reforms to temporary migrant agricultural programs, such as open work permits and immediate access to permanent residence, would better afford workers opportunities to access the rights and protections that are currently out of reach for many.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».