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Enregistrement W4317708766 · doi:10.1080/08959420.2022.2139984

Working More and Making Less: Post-Retirement Aged Immigrant Women Care Workers in Canada

2023· article· en· W4317708766 sur OpenAlexafffundabout
Naomi Lightman, Hamid Akbary

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging & Social Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésImmigrationDemographic economicsPensionGovernment (linguistics)WageLabour economicsEconomicsBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Care work is typically undervalued and precarious. However, little is currently known about the financial outcomes of immigrant women care workers as they reach post-retirement age, or their access to effective social policy supports. Using Canada as a case example, this study analyzes the Longitudinal Immigration Database to compare the income trajectories of women aged 65–95 who entered the country via the Care Worker immigration entry class to immigrant women from two other immigration streams (one focused on higher skill economic contributions, the other on family reunification). Estimating a series of growth curve models (n = 28,775), results reveal that between 2007–2017, despite engaging in paid employment longer, Care Worker women were less able to make contributions to a private pension plan prior to retirement and more likely to depend on public pension benefits after reaching retirement age, relative to other immigrant women. Additionally, Care Worker women had lower predicted total income and experienced downward mobility during the post-retirement period. Together, the findings reinforce the importance of considering the financial circumstances of immigrant care workers as they age and highlight a need for renewed government investment in social supports to reduce inequalities tied to the gendered and racialized devaluation of low-wage caring occupations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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