La población jornalera agrícola migrante en tiempos de pandemia en México
Notice bibliographique
Résumé
The presence of COVID-19 forced companies and the government to fire workers or return them home, but this measure was not applied to the migrant agricultural laborer population who go to work in export agriculture. This article tries to show that the imbalances in working conditions already existed before the pandemic, despite the fact that employment among agricultural day laborers was not significantly reduced, working conditions deteriorated sharply. It is based on the hypothesis that the increase in the deterioration of working conditions occurred not because of the impacts of COVID-19, which reduced migration from the expelling States to export agriculture, but rather that employers, taking advantage of the contraction in the employment of non-agricultural activities and the increase in the labor supply, intensified the precarious conditions of work for those employed in agriculture. The methodology used is based on the records of the National Survey of Occupation and Employment, ENOE, third quarter of 2018, 2019 and 2020, before and with the pandemic. The finding of the work is that it is shown with official statistics that working conditions deteriorated strongly, critical conditions of occupation increased, wages and income were reduced and the working day increased for internal migrant agricultural day laborers in Mexico when comparing the behavior of the employment of day laborers before and in the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».