Health, social and legal supports for migrant agricultural workers in France, Italy, Spain, Germany, Canada, Australia and New Zealand: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We carried out a scoping review to examine what previous literature can teach us about practices and possibilities for support services for migrant agricultural workers. Methods: Following guidelines for scoping reviews as outlined by Arksey and O'Malley (2005) and further refined by Levac et. al (2010) we conducted searches of several databases and two additional searches to capture regions of focus and more current literature. We used a thematic analysis to generate our themes. Results: Our analysis yielded four key themes: (1) political, economic and legal factors; (2) living and working conditions; (3) facilitators/barriers to navigating services and supports and; (4) potential and existing strategies for social support for migrant agricultural workers. The first two themes pointed more to structural and material conditions that both posed barriers for this population to access supports, but also illustrated vulnerabilities that pointed to the need for a variety of services and protections. Under the third, we highlighted the ways that the design of services and supports, or their degree of accessibility, could shape the level of help available to this population. Lastly, potential and existing strategies for social support discussed in the literature included an emphasis on mental health and wellbeing, occupational health and safety training and documentation, and policy reforms to secure the status and address the precarity of this workforce. Discussion: While research on social support and service provision for migrant agricultural workers is still in its infancy, a strength of this body of work is its attention to macro-level issues that advocate for strategies that address root factors that shape this group's health. Further research is required to expand our understanding of social support roles and possibilities across other domains and sectors for this population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».