Mexican migrant agricultural workers’ experiences of the public health measures during the COVID-19 pandemic in the Okanagan
Notice bibliographique
Résumé
Migrant agricultural workers (MAWs) play a key role in ensuring Canadian food security, with nearly half of these workers coming from Mexico. Extensive research reveals that MAWs in Canada face numerous barriers to access healthcare and face a high risk of health inequities, including substandard housing and hazardous working conditions. The COVID-19 pandemic exacerbated many of these health inequities, leading to some of the largest COVID-19 outbreaks outside long-term care facilities in Canada, along with the reported deaths of nine MAWs. Despite these critical issues, there is limited research exploring Mexican MAWs' barriers, facilitators and adverse effects associated with the pandemic response and its public health measures (PHM). To address this gap, this study focused on Mexican MAWs in the Okanagan region. The study employs community-based research using an interpretive description methodology and is guided by an intersectionality lens. The overarching question is as follows: What are the experiences of Mexican MAWs with PHM during the COVID-19 pandemic in the Okanagan region? Data were collected through field notes taken during volunteer work and individual semi-structured interviews with 14 Mexican MAWs, two healthcare professionals, and three support individuals. Interview transcripts and field notes were coded and subjected to thematic analysis using the NVivo software. Results of this study describe how pandemic responses failed to protect MAWs and to address the precarious conditions of Mexican MAWs, exacerbating avoidable inequities. The profound influence of deeply rooted structural factors that underpinned and perpetuated the health inequities experienced by Mexican MAWs throughout the pandemic are detailed as well as the invaluable role of community-based organizations in serving as crucial support for Mexican MAWs, and their significance as indispensable partners and pivotal allies to health authorities during times of crisis. These findings contribute to advancing knowledge and informing policy recommendations to address health inequities faced by Mexican MAWs, particularly in pandemic contexts, and add to growing calls for comprehensive policy reform of the Seasonal Workers Agricultural Program (SWAP).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».