What lessons can be learned from the perspective of the different actors in DM, especially from companies and social security organisations?
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the context of demographic change and lack of qualified workers the preservation of the internal labour force gains importance for the companies. At the same time private and public income security organisations are increasingly interested in achieving better return to work out-comes in order to reduce their costs. Research shows that a functioning DM leads to more effective return to work in companies. Objectives: The interaction between the welfare state, the companies and private insurers is quite different in each county and highly depending and formed by the established welfare state scheme. In the presentation we will describe the interplay between the different stakeholders in DM for the situation in Switzerland and derive specific challenges and opportunities that arise from this set-ting. Methods: The presentation is based on findings from two studies (2008 and 20013) on disability management in private companies in Switzerland relying on qualitative and quantitative data. The results of these studies will be enriched with first findings from an ongoing international study that compares DM programmes in Switzerland, Australia, Canada and China (2013–2015). Findings: The cooperation between social insurances and the companies could be improved in various ways. Most important is the improvement of informal and institutional communication between the company and the social insurances representatives. But there is also a need to more effective and efficient cooperation in improving rehabilitation processes and the processes of work-place integration. In general the studies show not only that organisational development is needed but also the qualification of DMP’s, as key factors in the processes, need to be improved. Discussion: We will present findings from a study on DM programmes in private companies from 2008, from a study on DM activities in small and medium sized companies 2013 and first results from an on-going international comparative research project mentioned above. What lessons can be learned from the perspective of the different actors in DM, especially from companies and social security organisations? Conclusion: Companies, private insurers and social security organizations will gain new insights into challenges and opportunities of DM. The findings will help to enhance collaboration between these different stakeholders and might provide important insight to improve and enhance existing DM programmes.
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 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 | 0,027 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,024 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».