Cultiver des rêves, surmonter des défis : une exploration des expériences de bien-être de travailleurs agricoles temporaires en Montérégie, au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche explore les expériences de travailleurs agricoles temporaires de la Montérégie, au Québec, en mettant en lumière les facteurs qui influencent leur bien-être. Bien que ces travailleur·euse·s occupent une place centrale dans l’industrie agricole, leur bien-être reste un aspect moins abordé dans les recherches, en particulier en ce qui concerne les impacts sociaux et personnels de leur condition migratoire. L’objectif de cette étude est d’analyser comment les lieux, les activités, les personnes et les organisations influencent leur bien-être quotidien. Pour répondre à cette question, une méthodologie qualitative a été adoptée, s’appuyant sur une dizaine d’entretiens semi-dirigés avec des travailleurs agricoles temporaires originaires du Mexique et du Guatemala, ayant des profils variés. L’analyse des récits recueillis met en évidence des dynamiques complexes, où les conditions de travail, les espaces de vie, les activités de loisirs et les réseaux sociaux jouent un rôle déterminant dans leur bien-être. Les résultats montrent que, malgré les défis liés à la précarité et à l’éloignement familial, ces travailleur·euse·s développent diverses stratégies d’adaptation et de résistance pour maintenir un équilibre personnel et social, témoignant de leur agentivité pour créer des espaces de bien-être dans un contexte contraignant. Cette recherche contribue à une meilleure compréhension de leur réalité et souligne la nécessité d’infléchir les politiques migratoires et les conditions de séjour vers une approche plus inclusive et humaine, centrée sur la reconnaissance de la dignité et du rôle essentiel des travailleur·euse·s agricoles temporaires dans la société québécoise. This research explores the experiences of temporary agricultural workers in Montérégie, Quebec, by highlighting the factors that influence their well-being. Although these workers hold a central place in the agricultural industry, their well-being remains underexplored in the literature, especially regarding the social and personal impacts of their migratory status. The study aims to analyze how places, activities, people and organizations shape their everyday well-being. To address this, a qualitative methodology was used, based on ten semi-structured interviews with temporary agricultural workers from Mexico and Guatemala, representing diverse profiles. The analysis of their narratives reveals complex dynamics in which working conditions, living spaces, leisure activities and social networks play a key role in their well-being. The results show that, despite challenges related to precariousness and family separation, these workers develop various strategies of adaptation and resistance to maintain personal and social balance, demonstrating their agency in creating spaces of well-being within a constraining context. This research contributes to a better understanding of their lived realities and emphasizes the need to reorient migration and residency policies toward a more inclusive and humane approach, one that recognizes the dignity and essential contribution of temporary agricultural workers to Quebec society.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".