Experiences of Visible Minority Transnational Carer-employees
Notice bibliographique
Résumé
Geographical isolation and a lack of gender-sensitive and caregiver-friendly workplace policies (CFWPs) in work settings lead to adverse impacts on the economic, emotional, and physical health of Transnational Carer-Employees (TCEs). TCEs are employed immigrants who engage in caregiving to their loved ones across borders while residing in the host country. The secondary analysis conducted herein looked at the experiences, commonalities, and differences among 29 TCEs from Pakistani, Syrian, African, and South American backgrounds living in London, Ontario, before and after COVID-19. Constructivism and intersectionality informed thematic analysis of the data highlighted that among the respondents, care is a religious obligation, influenced by culture as the eldest child or those living abroad are expected to help family back home and that men provide more financial caregiving whereas women divulge in higher physical and emotional care. Results also exhibit that TCEs work in low-skilled jobs due to a lack of English proficiency, care is limited because of financial barriers, and employer support, financial relief, and increased vacation time are the recommendations by TCEs for workplace policies. This thesis further showcases that there are more similarities than differences between the four visible minority cohorts. Most participants observed satisfaction after providing transnational care, whereas a few interviewees of Syrian and African origin reported feeling overwhelmed. While many TCEs observed low income and decreased work opportunities after COVID-19, a few participants of African ethnicity, working in essential services, disclosed an increased workload post-pandemic. This research reveals that to manage their care and work duties, visible minority TCEs apply four common coping strategies in their lives: praying, keeping busy, staying active, and family support. Implications of this thesis include the promotion of CFWPs in places of employment to sustain the welfare of TCEs and the Canadian economy.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».