Transnational caring in times of COVID-19: The experiences of visible minority immigrant carer-employees
Notice bibliographique
Résumé
Globalization and immigration policies between Canada and immigrant-sending nations have heightened transnational caregiving. The research objective is to explore the experiences of visible minority immigrant transnational carer-employees (VMI TCEs) before and during the pandemic. In this study, participants reside in the mid-sized city of London, Ontario and engage in paid employment or volunteering while providing unpaid care to family members and/or friends abroad. Interviews and arts-based methodology were used to collect data from 29 VMI TCEs from 10 countries. Intersectionality theory informed thematic analysis and three themes emerged: (1) The nuances of providing transnational care, (2) The impact of geographic dislocation on care and wellbeing, and (3) Caregiving during COVID-19. Findings highlight the fluidity of transnational caregiving, in that participants both shape and are impacted by time-space dimensions. Study results may be used to inform culturally sensitive adaptions to the existing standard for organizations to be more inclusive of and accommodating to carer-employees. Findings can also inform the implementation or improvement of programs and services offered by the government, immigration resettlement agencies, employers and other stakeholders working with people who may share similar experiences to VMI TCEs. The creation of accessible and appropriate resources for this group of people will better support them in resettling outside of major urban cities in Ontario and other provinces across 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| 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 ».