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Enregistrement W4392797994 · doi:10.1177/10482911241239263

The Health and Safety Experiences of Precariously Employed Bangladeshi Immigrant Workers in Toronto During the COVID-19 Pandemic

2024· article· en· W4392797994 sur OpenAlexafffundabout
Stéphanie Premji, Momtaz Begum, Kishower Laila, Sultana Jahangir, Adam Zvric

Notice bibliographique

RevueNEW SOLUTIONS A Journal of Environmental and Occupational Health Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésImmigrationPreparednessPandemicFocus groupWork (physics)PrecarityQualitative researchPrecarious workCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental healthOccupational safety and healthMedicineEconomic growthGerontologyGeographyEnvironmental healthPolitical scienceSociologyGender studiesEngineeringPsychiatryInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Racialized immigrants in Canada have been disproportionately impacted by the COVID-19 pandemic. Our qualitative, community-based study with South Asian Women and Immigrants' Services examined the impact of the second and third waves of the pandemic on the work and health of precariously employed Bangladeshi immigrant women and men in Toronto. Our study is based on interviews and focus group discussions with 45 workers, all conducted in Bangla, and 11 key informants. Interviews reveal work transitions, an increase in precarity, work in essential sectors, exposures at work, home and in transit, workplace prevention and management gaps, and an inability to take time off, with significant impacts on workers' physical and mental health. We discuss the implications of our findings for prevention, preparedness, and response by workplaces and governments to decrease the risk and reduce the impact of infectious diseases emergencies in the precarious work sector.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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