International Employment Statistics for People With Intellectual Disability—The Case for Common Metrics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The World Report on Disability identifies employment as an important element of social participation. The Report also points to the need for research that crosses national boundaries to identify and address central areas of concern. However, such efforts are hampered with respect to intellectual disability (ID) by inconsistencies in the population definitions used, the definition of employment or employability, and metrics of employment participation. The authors explore the varied ways in which employment participation rates for people with ID are determined and reported in jurisdictions around the world, and note that with respect to employment metrics, there remains substantial variation in the methods used in data collection and reporting across agencies and countries. They also note that close inspection of methodologies is required in order to interpret data from any official statistical agency (as even when methods and definitions are explicit, the variations in approaches make comparisons difficult). Recommendations for harmonizing disparate definitions and metrics include a systematic analysis of the terminology and methods used in national surveys that would assist in identifying which data are comparable, agreement on a protocol and process for examining employment outcomes in the ID population, and the creation of an international panel on employment and ID charged to identify common terminology and population parameters to be specified in sample selection and description in localized research and studies.
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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 | 0,081 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».