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Enregistrement W2762670863 · doi:10.1080/1359432x.2017.1387536

Disability and employment – overview and highlights

2017· article· en· W2762670863 sur OpenAlexaff
Katharina Vornholt, Patrizia Villotti, Beate Muschalla, Jana F. Bauer, Adrienne Colella, Fred Zijlstra, Gemma M. C. van Ruitenbeek, Sjir Uitdewilligen, Marc Corbière

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Work and Organizational Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversiteit Maastricht
Mots-clésWorkforceWork (physics)Medical model of disabilityResource (disambiguation)PsychologyMental healthInternational Classification of Functioning, Disability and HealthPopulationWorking populationPublic relationsPolitical scienceGerontologyEconomic growthSociologyMedicinePsychiatryEconomicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the expected decline in the working-age population, especially in European countries, people with disabilities are now more often recognized as a valuable resource in the workforce and research into disability and employment is more important than ever. This paper outlines the state of affairs of research on disability and employment. We thereby focus on one particular group of people with disabilities, that is to say people with mental disabilities. We define disability according to the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) of the World Health Organization, by that recognizing that disability results from the interaction of person and environment. Key issues, including the complexity of defining disability, the legal situation in Europe and North America concerning disability at work, and barriers and enablers to employment, are discussed. For each of the topics we show important findings in the existing literature and indicate where more in-depth research is needed. We finalize with a concrete research agenda on disability and employment and provide recommendations for practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations400
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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