Understanding Migrant Farmworkers’ Health and Well-Being during the Global COVID-19 Pandemic in Canada: Toward a Transnational Conceptualization of Employment Strain
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, Canada imposed certain international travel bans and work-from-home orders, yet migrant farmworkers, declared essential to national food security, were exempt from such measures. In this context, farm worksites proved to be particularly prone to COVID-19 outbreaks. To apprehend this trend, we engaged an expanded and transnational employment strain framework that identified the employment demands and resources understood from a transnational perspective, as well as the immigration, labour, and public health policies and practices contributing to and/or buffering employment demands during and after the COVID-19 pandemic. We applied mixed methods to analyze administrative data, immigration, labour, and public health policy, as well as qualitative interviews with thirty migrant farmworkers employed in Ontario and Quebec. We concluded that the deleterious outcomes of the pandemic for this group were rooted in the deplorable pre-pandemic conditions they endured. Consequently, the band-aid solutions adopted by federal and provincial governments to address these conditions before and during the pandemic were limited in their efficacy because they failed to account for the transnational employment strains among precarious status workers labouring on temporary employer-tied work permits. Such findings underscore the need for transformative policies to better support health equity among migrant farmworkers in Canada.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».