The Business Case: Collaborating to Help Employees Maintain Their Mental Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
There has been a change in the mindset of businesses in recent years. Companies are starting to realize that proactively helping their employees to maintain mental health is beneficial, both for their workers and their business. In this article, we present three different but complementary views - those of an advocate, an employer and a provider - on helping employees maintain mental, and physical, health. In the first section, Sari Sairanen outlines programs and services to manage stress and maintain mental health that have been developed by the Canadian Auto Workers' union and implemented in partnership with employers, wellness providers, service agencies and other community partners. The union focuses on raising awareness and providing education, as well as removing the stigma associated with mental illness. Deanna Matzanke, in her section, discusses the commitment of a company, Scotiabank, to create and maintain an inclusive and accessible workplace for all its employees. It has recently worked with providers to develop and implement integrated services dealing specifically with mental health illness and addiction, which aid not only its current employees but also possible future employees. Finally, Doug Smeall shares his observations as an insurer at Sun Life Financial, who has seen the rates of both short-term and long-term disabilities increase. He elaborates on the collaborative work between insurers and employers to help employees maintain their mental health, and to return to work sooner when issues do occur. Ultimately, this article argues that unions, employers and insurers can work together with partners and employees to promote and maintain employee health because, as Sairanen asserts, "preventing a problem in the first place is the best strategy."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».