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Enregistrement W1704209595 · doi:10.3233/jvr-2012-0598

Job tenure and quality of work life of people with psychiatric disabilities working in social enterprises

2012· article· en· W1704209595 sur OpenAlexafffund
Nathalie Lanctôt, Marc Corbière, Marie‐José Durand

Notice bibliographique

RevueJournal of Vocational Rehabilitation · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésSupported employmentPsychologyWork (physics)Social workQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)PsychiatryBusinessEconomic growthPsychotherapistEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychiatric disabilities may impact employment outcomes, particularly job tenure. However, little is known about the role of quality of work life (QWL) on an individual's ability to maintain his/her employment, particularly in the context of social enterprises. This study examines the impact of QWL on maintaining employment for people with psychiatric disabilities working in social enterprises. A prospective study was undertaken with 67 persons with psychiatric disabilities working in social enterprises. Participants were asked to fill out a battery of questionnaires that assessed QWL, self-esteem as a worker, job satisfaction, severity of symptoms, and general quality of life. Directors of human resources were contacted at six-month follow-up in order to obtain information regarding job tenure. Survival analysis was conducted using Kaplan-Meier curve and Cox regression to assess the risk of job termination and identify predictors. Eighty-nine percent (N = 60) of participants maintained their job during the follow-up period. Cox regression showed that individuals who have a higher QWL have a diminished risk of employment termination. This study demonstrated the important role that QWL may have on job tenure for people with psychiatric disabilities working in social enterprises. Interventions aimed at improving QWL should be offered to increase job tenure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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