Successful return to work: the role of fairness and workplace‐based strategies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Consistent with previous research, the purpose of this paper is to propose that the presence of workplace‐based return‐to‐work strategies would reduce the duration of work disability. Moving beyond existing research, the paper further seeks to propose that these strategies would also enhance mental health and affective commitment among injured workers. In addition, the paper aims to introduce interactional justice – injured workers' perceptions of the interpersonal and informational fairness of the person most responsible for their return‐to‐work process – to the return‐to‐work context, and to hypothesize that these factors would also contribute to the explanation of these outcomes. Design/methodology/approach Within five weeks of their injury, telephone interviews were conducted with 166 workers from the province of Ontario, Canada, who had experienced musculoskeletal lost‐time workplace injuries. Findings Multiple regression analyses indicate that certain workplace‐based strategies were associated with days on compensation, self‐reported days absent, and depressive symptoms, but not affective commitment. Further, as hypothesized, interactional justice accounted for additional variance explained in self‐reported days absent, depressive symptoms, and affective commitment. Interactional justice did not explain additional variance in days on compensation. Practical implications The findings have implications for employers engaged in return‐to‐work practices and researchers studying return to work. Both should address not only the workplace‐based strategies used, but also the way in which these strategies are implemented. Originality/value The paper replicates previous empirical work on return‐to‐work interventions and demonstrates the importance of the presence of workplace‐based strategies in explaining the duration of work disability.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».