Adaptation under strain: an ethnographic process evaluation of community-based psychosocial support services for refugee claimants during the height of the COVID-19 pandemic in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
During the first 2 years of the COVID-19 pandemic in Canada, tens of thousands of refugee claimants faced worsened resettlement stress with limited access to services. Community-based programs that address social determinants of health faced significant disruptions and barriers to providing care as a result of public health restrictions. Little is known about how and if these programs managed to function under these circumstances. This qualitative study aims to understand how community-based organizations based in Montreal, Canada, responded to public health directives and the challenges and opportunities that arose as they attempted to deliver services to asylum seekers during the COVID-19 pandemic. We used an ethnographic ecosocial framework generating data through in-depth semi-structured interviews with nine service providers from seven different community organizations and 13 refugee claimants who were purposively sampled, as well as participant observation during program activities. Results show that organizations struggled to serve families due to public health regulations that limited in-person services and elicited anxiety about putting families at risk. First, we found a central trend in service delivery that was the transition from in-person services to online, which presented specific challenges including (a) technological and material barriers, (b) threats to claimants' sense of privacy and security, (c) meeting linguistic diversity needs, and (d) disengagement from online activities. At the same time, opportunities of online service delivery were identified. Second, we learned that organizations adapted to public health regulations by pivoting and expanding their services as well as fostering and navigating new partnerships and collaborations. These innovations not only demonstrated the resilience of community-organizations, but also revealed tensions and areas of vulnerability. This study contributes to a better understanding of the limits of online service delivery for this population and also captures the agility and limits of community-based programs in the COVID-19 context. Its results can inform decision-makers, community groups and care providers to develop improved policies and program models that preserve what are clearly essential services for refugee claimants.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».