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Enregistrement W1796880777 · doi:10.3233/wor-131783

Developing inclusive employment: Lessons from Telenor Open Mind

2014· article· en· W1796880777 sur OpenAlexaff
Laura Kalef, Magda Concepción Morales Barrera, Jody Heymann

Notice bibliographique

RevueWork · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceEmployabilityInternshipPsychologyAging in the American workforceWork (physics)Public relationsMedical educationEngineeringMedicinePolitical scienceEconomic growthPedagogyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite significant gains in legal rights for people with disabilities, the employment rate for individuals with disabilities in many countries remains extremely low. Programs to promote the inclusion of people with disabilities in the workforce can have an important impact on individuals' economic and social prospects, as well as societal benefits. OBJECTIVE: This article aims to explore Telenor Open Mind, a job training program at Norway's largest telecommunications company with financial support from Norway's Labor and Welfare Organization (NAV), which acts as a springboard for individuals with disabilities into the workplace. METHODS: A qualitative case study design was utilized to explore the Telenor Open Mind Program. Drawing on field research conducted in Oslo during 2011, this article explores subjective experiences of individuals involved with the program, through interviews and program observations. RESULTS: Telenor Open Mind's two-year program is comprised of a three month training period, in which individuals participate in computer and self-development courses followed by a 21-month paid internship where participants gain hands-on experience. The program has an average 75% rate of employment upon completion and a high rate of participant satisfaction. Participation in the program led to increased self-confidence and social development. The company experienced benefits from greater workplace satisfaction and reductions in sick leave rates. CONCLUSIONS: The Telenor Open Mind program has provided benefits for participants, the company, and society as a whole. Participants gain training, work experience, and increased employability. Telenor gains dedicated and trained employees, in addition to reducing sick leave absences among all employees. Finally, society benefits from the Open Mind program as the individuals who gain employment become tax-payers, and no longer need to receive benefits from the government.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,326 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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