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Enregistrement W2327474895 · doi:10.1017/idm.2014.52

Do DM professionals need to update their competencies to respond to older workers?

2014· article· en· W2327474895 sur OpenAlexaff
Wolfgang Zimmerman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disability Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth professionalsMedical educationPsychologyFront lineWork (physics)MedicineNursingHealth carePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The proportion of people with disabilities in the 50 to 64 year age is double that of those aged 35 and 44 years. Economic inactivity rates are almost 40% higher. Disability Management (DM) professionals are in the front line in responding to these challenges. Objectives: A key issue is the nature and extent that new knowledge and additional skills are required to respond effectively to the needs of older workers. Methods In 2013, the National Institute of Disability Management and Research (NIDMAR), in collaboration with Pacific Coast University for Workplace Health Sciences, brought stakeholders, professionals and researchers together to explore a more integrated approach to older workers. A follow up questionnaire was distributed to participants in order to validate the conclusions. Findings: The consensus was that DM professionals already had the skills required but that there were a number of areas where it was essential that knowledge be enhanced and attitudes changed. DM professionals required better knowledge of age-related health conditions, the complexities of co-morbidity and human rights issues and to acknowledge longer recovery times, the health benefits of work, the ability to learn new skills and older workers’ added value to teams. Discussion: In addition to the essential competences, 22 desirable domains of knowledge, skill and attitude were identified. The taxonomy produced has the potential to form the basis of a training needs analysis (TNA) that could be used by organizations to evaluate the competences of DM professionals and to produce age-sensitive continuing professional development modules. Conclusion: DM professionals are equipped with the necessary skills to respond effectively to older workers. The appropriate application of these skills requires a change in attitudes and a deeper knowledge of age-related health conditions and the human rights implications of the intersectionality of age and disability at work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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