Exploring Differences in the Content of Job Interviews between Youth with and without a Physical Disability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although people with disabilities have great potential to provide advantages to work environments, many encounter barriers in finding employment, especially youth who are looking for their first job. A job interview is an essential component of obtaining employment. The objective of this study is to explore the content of the answers given in job interviews among youth with disabilities compared to typically developing youth. METHODS: A purposive sample of 31 youth (16 with typical development and 15 with disability) completed a mock job interview as part of an employment readiness study. The interview questions focused on skills and experiences, areas for improvement, and actions taken during problem-based scenarios. Transcribed interviews were analyzed using a content analysis of themes that emerged from the interviews. RESULTS: We found several similarities and differences between youth with disabilities and typically developing youth. Similarities included giving examples from school, emphasizing their "soft skills" (i.e., people and communication skills) and giving examples of relevant experience for the position. Both groups of youth gave similar examples for something they were proud of but fewer youth with disabilities provided examples. Differences in the content of job interview answers between the two groups included youth with disabilities: (1) disclosing their condition; (2) giving fewer examples related to customer service and teamwork skills; (3) experiencing greater challenges in providing feedback to team members and responding to scenario-based problem solving questions; and (4) drawing on examples from past work, volunteer and extra curricular activities. CONCLUSIONS: Clinicians and educators should help youth to understand what their marketable skills are and how to highlight them in an interview. Employers need to understand that the experiences of youth with disabilities may be different than typically developing youth. Our findings also help to inform employment readiness programs by highlighting the areas where youth with disabilities may need extra help as compared to typically developing youth.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».