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Enregistrement W2581005843

Inaccessible Inclusion: Privacy, Disclosure and Accommodation of Mental Illness in the Workplace

2016· article· en· W2581005843 sur OpenAlexaffabout
Nicholas Caivano

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccommodationMental illnessInclusion (mineral)Reasonable accommodationMental healthPsychologySocial exclusionFace (sociological concept)Social psychologyPsychiatryPolitical scienceSociologyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many employees living with mental health disabilities recognize the risk of being stigmatized by co-workers and supervisors and are reluctant to disclose their diagnoses. Employees who disclose their mental health conditions may face restricted opportunities, micro-management, subtle forms of social exclusion (including being the subject of gossip) and the possibility of having mistakes over-attributed to their illnesses. Hiding a mental health issue, however, denies the employee the opportunity to access much-needed accommodation and support. In this article, I examine whether the accommodation process as prescribed by the law in Canada protects workers, who would otherwise be excluded due to mental illness, from being stigmatized on that very basis. I also explain how the law may fail to provide a solution for the unequal treatment of persons with mental illness in the workplace by failing to separate institutional inclusion (equal access to job functions) and social inclusion (equal treatment by others) in the accommodation process.

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)0,004
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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