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Record W2568377605 · doi:10.1017/s0714980816000684

Aging Filipino Domestic Workers and the (In)Adequacy of Retirement Provisions in Canada

2017· article· fr· W2568377605 on OpenAlexaffabout
Ilyan Ferrer

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration and Labor Dynamics
Canadian institutionsUniversity of Calgary
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesEthnologySociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ Bien que la recherche canadienne sur le travail domestique ait surtout porté sur les expériences immigratoires et migratoires des travailleurs domestiques dans le cadre du Programme concernant les employés de maison étrangers et du Programme des aides familiaux résidants, la recherche est rare sur la retraite de ces travailleurs et la façon dont ils vieillissent dans la société canadienne. Cet article met l’accent sur les expériences de vieillissement des travailleurs domestiques philippins qui, en entrant à la retraite, se retrouvent dans l’économie secondaire et / ou souterraine, tout en fournissant et en recevant des soins de leurs conjoints, petits-enfants et membres locales ou transnationales de leur famille. Les données ont été tirées des six entrevues qualitatives et approfondies avec vieilles domestiques philippines qui a parlé de l’expérience de l’immigration, travail dans la prestation de soins, la retraite et le vieillissement. Les résultats soulignent (1) la pauvreté que les travailleurs domestiques philippins âgés rencontrent quand ils abordent leur retraite ; (2) la nécessité pour mais l’insuffisance des dispositions sur la retraite de l’État ; (3) la nécessité de trouver du travail à la main-d’oeuvre non déclarée ; et (4) comment la pratique d’accompagnement est effectuée, comme une stratégie de survie, entre les générations.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.536
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations28
Published2017
Admission routes2
Has abstractyes

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