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Enregistrement W2687947382 · doi:10.1017/s0144686x17000642

The legal implications of dementia in the workplace: establishing a cross-disciplinary research agenda

2017· article· en· W2687947382 sur OpenAlexfundno aff
Valerie Egdell, Jill Stavert, Rebecca McGregor

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésDementiaLegislationLegislatureContext (archaeology)DisciplineArgument (complex analysis)Political sciencePublic relationsPsychologySociologyPublic administrationMedicineLawGeographyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Dementia is a growing issue in the United Kingdom (UK) with over 800,000 people affected. Of these people, in excess of 40,000 are aged under 65 years. Thus, a significant number of individuals may be experiencing symptoms of dementia while in employment. In addition, as working lives extend, the potential impact of dementia on the workplace could be substantial. However, to date, there has been little research on experiences of dementia in the workplace. The research that exists highlights the lack of support for workers with dementia. Dementia may be considered to be a disability under the Equality Act 2010. Therefore, the legislation potentially provides a framework for individuals to request that their employer make reasonable adjustments to support their continued employment. International human rights law is potentially another tool that could be utilised to obtain necessary adjustments. This paper argues that in developing the evidence base on workplace experiences of dementia, it is important that the legal framework be considered. This paper reviews the existing literature on dementia in the workplace and embeds this in the legislative framework in order to establish a cross-disciplinary research agenda. While the paper focuses on the UK legal context, the argument presented in the paper is still relevant to other national contexts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0150,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,345 · 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.

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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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