Applying Semiotics & Systematic Visual-Textual Analysis to Racialized Transnational Carer Employees’ Arts-Based Data
Notice bibliographique
Résumé
Due to increased migration and global aging, transnational caregiving plays an increasingly significant role in supporting work-family integration in Canadian society. Yet, there is limited research exploring racialized transnational carer employees’ (R TCEs’) experiences in Canada. TCEs are immigrants working in paid employment in Canada and providing unpaid care to family and/or friends across nations. This unpaid care can include emotional, physical and/or financial support. The data for this article were drawn from a larger study that examined R TCEs’ experience using arts-based and qualitative inquiry. Seventeen participants (male = 10, female = 7, other = 0) provided an art piece (e.g. poem, artifact, photograph, and drawing) as well as a written or verbal description of their piece’s meaning. This paper applies a semiotic framework and “Systematic Visual-Textual Analysis” to triangulate our analysis of participant art pieces and the meaning they gave to these creative products. Our analysis illustrates the multi-dimensional experience of transnational carer employees in Canada, through the common and overlapping symbolism of transition, care, love, and motivation. The research provides a cross-cultural, nuanced, and wholistic perspective on transnational care by R TCEs in Canada, while taking a novel analytical approach that allows for the systemic application of semiotics to arts-based analysis. Our findings have the potential to inform the implementation and content of caregiving supports in Canadian workplaces, post-secondary institutions, and medical care, as well as the application of semiotics and systematic visual-textual analysis in social science.
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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 | 0,020 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».