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Enregistrement W1997484042 · doi:10.1108/17538351211215357

Family friendly policies: accommodating end‐of‐life caregivers in workplaces

2012· article· en· W1997484042 sur OpenAlexaffabout
Mirjana Vuksan, Allison Williams, Valorie A. Crooks

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Workplace Health Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessWork (physics)Scope (computer science)Perspective (graphical)Human resourcesPublic relationsPopulationNursingMarketingMedicineManagementEngineeringPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Family friendly workplace policies (FFWPs) are designed to help employees co‐manage work and personal obligations. With the rising aging population and subsequent emphasis on informal caregiving in Canada, Canadian employees will have to maintain paid work while serving as caregivers for family members at end‐of‐life (EoL). Thus, workplaces need to be prepared to accommodate these workers' requests. The objective of this paper is to explore, qualitatively, the workplace and employee characteristics that are most helpful to employees in EoL caregiving situations from an employer/human resources (HR) perspective so as to inform the development of FFWPs targeting this group. Design/methodology/approach The authors draw on the findings of five focus group discussions undertaken in 2008 with Canadian employers and HR professionals in the provinces of British Columbia, Manitoba, Ontario, Quebec, and Newfoundland and Labrador. Findings There are clear differences in how large and small workplaces accommodate employees who are providing EoL care. For instance, larger workplaces are more likely to have set policies around employee EoL care leaves and are unable to accommodate employees' needs that fall outside the scope of these policies; smaller workplaces are less likely to have standard policies for caregiver leaves and are more able to customize responses to leave requests. Employee characteristics such as length of time working for the employer and employee skill level also have a bearing on accommodating employee EoL care leave requests. The presence of HR infrastructure, which is more characteristically found in large workplaces, is also related to the availability of formal FFWPs. Research limitations/implications The fact that the data were derived from the employer/HR perspective and not those of actual employees is a limitation. The small sample size and convenience (non‐random) sampling limits the generalizability of the findings. Originality/value This research contributes to the limited literature on FFWPs and EoL caregiving accommodations. The findings of this study can directly inform workplace practice, both now and in the years to come, regarding how best to support workers who are also providing informal EoL care to family, friends, and others.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations37
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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