Migrant Justice Research in Crisis Times: Developing Reflexive, Ethical, and Responsive Pandemic Research with Immigrant Care Workers
Notice bibliographique
Résumé
Community-based participatory research (CBPR) typically prioritizes community needs in the research process, attempting to link ethical and rigorous investigation with social action. However, balancing community needs and research goals can be challenging when working with marginalized communities in times of crisis. Strategies for engaging immigrant communities in CBPR is also underexplored in academic literature. This paper examines some of these challenges by focusing on a research project with immigrant homecare workers in Manitoba, Canada, who were disproportionately impacted by COVID-19, yet largely excluded from government pandemic policy responses. The project aimed to explore these workers’ experiences and to contribute to migrant justice organizing through the research process. In this article, we present three interrelated tensions in our shifting research process: reflexive navigation of our research team members’ lived experiences and positionalities; community versus academic ethics; and timely responsiveness to shifting community priorities. We contribute to literature on CBPR with immigrant communities by articulating a reflexive migrant justice research approach amidst a crisis. This approach is developed through subversive relationship-building and intersectional solidarity with social justice community partners that disrupt dominant academic research processes.
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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 | 0,136 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,030 |
| Communication savante | 0,020 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».