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Enregistrement W4414978232 · doi:10.1353/ces.2025.a971483

“They had a privilege that we did not”: The Intersectional Experiences of Immigrant PSWs in Ontario During the COVID-19 Pandemic

2025· article· en· W4414978232 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Quinn Talbot, Francisca Omorodion, Godwin Arku, Isaac Luginaah

Notice bibliographique

RevueCanadian ethnic studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPrivilege (computing)Health carePandemicWorkforceIntersectionalityJob security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Historically, in the healthcare sector, racialized immigrants are concentrated in low-skilled and low-paying jobs like personal support workers (PSWs), with their contributions often being undervalued. They find themselves in these jobs largely because of structural factors such as the colour-coded labour market, proletarianization, and the stratification of care work. The COVID-19 pandemic had a substantial impact on the healthcare system, with healthcare workers (HCWs) facing several unprecedented challenges. Within the health workforce in Canada, PSWs play an integral role, notably in providing care for vulnerable populations such as the elderly and differently-abled people. This study examines the role that racialized PSWs with multiple intersectional identities (e.g. race, gender, and class) play in providing care during COVID-19 pandemic in Southwestern Ontario. Drawing data from in-depth interviews (n=25), the findings demonstrate that racialized immigrant PSWs faced challenges, which included financial concerns due to lockdown and restrictions, concern for immediate and extended family, challenges related to personal safety, and food insecurity. Overall, we conclude that racialized immigrant PSWs faced disproportionate disadvantages in times of crisis because of poor income and systemic inequalities. Therefore, there is a need for policies to better prepare racialized immigrant PSWs for future pandemics. Résumé: Historiquement, dans le secteur des soins de santé, les immigrants racialisés sont concentrés dans des emplois peu qualifiés et mal rémunérés tels que les préposés aux services de soutien personnel et leurs contributions sous-estiment souvent des questions telles que le marché du travail codé par couleur, la prolétarisation et la stratification du travail de soins. La pandémie de COVID-19 a eu un impact considérable sur le système de santé. Les travailleurs de la santé ont été confrontés à plusieurs défis sans précédent. Au sein du personnel de santé au Canada, les préposés aux services de soutien personnel jouent un rôle essentiel, notamment dans la prestation de soins aux populations vulnérables telles que les personnes âgées et les personnes avec des handicaps. Cette étude examine le rôle que jouent les préposés aux services de soutien personnel racialisés ayant des identités multiples et croisées (par exemple, la race, le genre et la classe) dans dans la prestation de soins pendant la pandémie de COVID-19 dans le sud-ouest de l’Ontario. Les données tirées d’entretiens approfondis (n=25) ont montré que les préposés aux services de soutien personnel immigrants racialisés étaient confrontés à des difficultés, notamment des problèmes financiers dus au confinement et aux restrictions, des préoccupations pour la famille immédiate et distant, des problèmes liés à la sécurité personnelle et à l’insécurité alimentaire. Dans l’ensemble, nous concluons que les préposés aux services de soutien personnel immigrants racialisés sont confrontés à des désavantages disproportionnés en temps de crise, en raison de leurs faibles revenus et des inégalités systémiques. Il est donc nécessaire de mettre en place des politiques visant à mieux préparer les préposés aux services de soutien personnel immigrants racialisés aux futures pandémies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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