Are Healthcare Systems Failing Immigrants? Transnational Migration and Social Exclusion in the Workers’ Compensation Process in Québec
Notice bibliographique
Résumé
Background: The changing world of work, which increasingly depends on the use of temporary and atypical forms of employment, has had a disproportionate effect on the health and well-being of immigrants. When they have to find a health professional for the first time or report an accident at work, the journey through the maze of medical-administrative bureaucracy can be long and arduous. The aim of this article is to describe the analytical contribution of systems thinking by presenting three situations that illustrate the importance of connecting the individual, organizational, and societal levels, especially focusing on the interplay between these levels. Methods: The data analyzed in this article are taken from an initial qualitative exploratory study of a purposive sample of 40 individuals: (1) clinicians ( N = 15), (2) claims consultants and rehabilitation counselors ( N = 14), (3) employers ( N = 2), and (4) immigrant workers ( N = 9). Situations were analyzed using insights from grounded theory by identifying the interconnectedness of individual, organizational, and system-based factors that can have an impact on the return-to-work process. Results: By looking specifically at the context of occupational rehabilitation in contemporary Québec and the challenges faced by immigrant workers faced with multiple factors of precariousness, this article sets out to show how local healthcare systems are poorly equipped to respond to the new reality of transnational migration. Conclusion: Drawing from recent research in the area of systemic theory, this article posits that systems, which are poorly adapted to the new reality of transnational migration, have the unintended consequence of creating new forms of discrimination and social exclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».