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Enregistrement W4293490253 · doi:10.1089/heq.2022.0006

Undocumented Americans Need Equitable Language in Worker Training

2022· article· en· W4293490253 sur OpenAlexaff
Eric Persaud

Notice bibliographique

RevueHealth Equity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensYork Central Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationCurriculumMedical educationPandemicGerontologyPsychologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsPolitical sciencePedagogyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor: Undocumented immigrant American workers face barriers to adequate safety training and disparities in occupational health.1 The workplace plays a vital role in the lives of all Americans who perform the necessary work that keeps society functioning, including undocumented workers. It is important that workers receive training and education to perform their work safely and in a healthy manner. Since the COVID-19 pandemic, there has been a shift from in-person training and education to virtual platforms due to the need to be socially distant, including occupational health and safety (OHS) training. There was a need to integrate COVID-19 and infectious disease control and prevention curricula into broader worker training programs. Some of those OHS trainings were conducted virtually, despite barriers that existed for many, including immigrants and persons of color, in technological access, comfort, and fluency.2 Undocumented workers, often immigrants and persons of color, filled many of the roles of essential workers, and were disproportionately employed to work in-person during the COVID-19 pandemic in unsafe working conditions and environments.3 It remains unclear the effectiveness of OHS training undocumented workers received in response to the COVID-19 pandemic and in some cases if any OHS training was even offered. Public health practitioners, researchers, and program planners need to further recognize how the COVID-19 pandemic has created changes in training and education for undocumented workers, who were already facing limitations in virtual and in-person services. At a minimum, the language for OHS training needs to be appropriate for the audience and competently delivered by the instructor.4 Language, however, is not just the dialect, for example, English, Spanish, or Vietnamese, but also using the words in a context the trainees understand.5 For example, undocumented workers may fear reporting injuries on the jobsite and unsafe working conditions, despite their right to do so under federal law without employer retaliation. Simply stating a worker can report injuries may not be enough for undocumented workers. Clarifying worker rights against employer retaliation regardless of their documentation status is important and should be emphasized in OHS training programs.1 This is one of many such examples of how language of worker rights to safety and health needs to be equitable to undocumented workers. There is a need to act toward ensuring that language equity is part of OHS training. Instructors need to engage those with lived experiences of undocumented status and advocate for such audiences to support review of curricula. The input of those with lived experiences can provide context and content an instructor may not have otherwise. Instructors should develop and deliver OHS training on a platform and in a language participants understand, provide translation of materials into languages that fit possible target audiences, and use terminology framed in a practical context applicable to the target audience. To do so would better prepare and protect all workers, including our undocumented workers who equally deserve and need safe working conditions and environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0140,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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.

Tête enseignante Opus0,247
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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