Transnational Caregiving: Experiences of Visible Minority Carer‐Employees
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, approximately 35% of individuals in the workforce are carer employees (CEs). Workplaces lack support programs and initiatives resulting in CEs taking absences from work and opting for early retirement. These circumstances additionally decrease productivity and economic growth, and cause strains on the psychological, physical, and financial well‐being of CEs. Many newcomers to Canada are providing care to those across transnational boundaries while being employed. These immigrants are known as transnational CEs (TCEs). The research questions this secondary analysis aims to answer are “ What are the experiences of visible minority TCEs before and after the Covid-19 pandemic in London, Ontario, and what are the implications of these experiences for policymakers and employers? ”. A qualitative thematic analysis by Braun & Clarke using the ATLAS.ti coding software was conducted to examine the dataset on South American, African, Pakistani, and Syrian descent TCEs. The philosophical orientation that underpins this study is constructivism and the theoretical framework that informs the findings is the intersectionality theory. Data analysis generated from the 29 participants in the study revealed three main themes: (1) the variations in gender‐based transnational care, (2) cultural expectations of caregiving, and (3) recommendations to policymakers and employers. The results of the study suggest that male TCEs are more likely to provide financial caregiving, whereas female TCEs do more physical and emotional caring. Furthermore, culture influences caregiving as there are higher expectations from the only or eldest child in the family and those who live abroad. The findings also illustrate that there is a lack of caregiver‐friendly workplace policies (CFWPs) in the workplaces (e.g., family responsibility leave) and TCEs lack knowledge about CFWPs. They recommended financial relief, employer support, and extended vacation/family leave to help them balance work and transnational caregiving. Study implications include employer engagement to promote and sustain visible minority TCEs’ health and well‐being and educating TCEs and employers on the importance of CFWPs.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».