L’expérience de travail des femmes demandeuses d’asile en provenance d’Afrique Subsaharienne dans le secteur de la santé et des services sociaux
Bibliographic record
Abstract
La contribution des travailleurs immigrants à l'économie est extrêmement significative; ils apportent une nouvelle dynamique sur le marché du travail grâce à leurs compétences. Actuellement, l'Afrique subsaharienne est confrontée à de nombreux conflits qui engendrent persécutions, violences et guerres. Une partie de la population de cette région se voie contrainte de quitter son territoire pour trouver une protection ailleurs. Parmi elles, des femmes noires sollicitent l'asile au Canada. À leur arrivée au Québec, elles sont confrontées à plusieurs obstacles dans leur recherche de moyens de subsistance. Sur le marché du travail, le manque de reconnaissance des compétences acquises à l'étranger les empêche souvent de trouver un emploi correspondant à leurs qualifications. Elles se voient contraintes d'accepter des emplois peu qualifiés dans le secteur de la santé et des services sociaux, où les conditions de travail et d’emploi sont souvent précaires. La présente étude a pour objectif de répondre aux questions de recherche suivante : de quelle manière le statut migratoire des femmes demandeuses d’asile en provenance d'Afrique subsaharienne affecte-t-il leurs conditions de travail et d'emploi? Ainsi que de savoir quels sont les obstacles qui les empêchent d’améliorer leur sort? Cette étude s'appuie sur les théories de la ségrégation professionnelle, de la discrimination systémique et de l'intersectionnalité pour expliquer les obstacles et les barrières à l’amélioration de leurs conditions de travail et d'emploi. Une méthodologie qualitative est utilisée afin de mieux comprendre leur expérience de travail à travers leur vécu quotidien. L’analyse des résultats montre que le statut migratoire, le réseau local et la situation personnelle et familiale exercent un effet sur leurs conditions de travail et d’emploi, à travers différentes discriminations depuis l’embauche jusqu’à leur intégration en milieu de travail. Les demandeuses d’asile sont faiblement rémunérées. Pour s’en sortir, elles sont contraintes de cumuler les heures de travail. Dans ces emplois peu qualifiés, elles ont souvent des tâches pénibles, dans des postes sans perspectives d’avancement. Ces résultats permettent de comprendre comment le statut migratoire temporaire de demandeur d’asile contribue à maintenir ces femmes dans la précarité et l’accumulation des facteurs de vulnérabilités les empêchant d’améliorer leur sort.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".