Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the context of increasing interdisciplinarity in academia and professional practice, the purpose of this paper is to focus on the contribution of information science (IS) to education and practice in social work (SW), specifically in the area of disabilities at the workplace. As a case in point, a work environment of academia and faculty members with disabilities and their managers are chosen. The paper also stands to improve interdisciplinary understanding between IS and SW. Design/methodology/approach Combining SW and IS perspectives and building off selective exposure, cognitive dissonance and uncertainty management theories, the paper looks at one of the root-causes of continuous workplace discrimination against and bullying of people with disabilities – information avoidance (IA). Findings The paper conceptualises discrimination and bullying as an inherently information problem, for which an SW solution could be proposed. Two types of information are noted to be avoided: information about disabilities and information about the effect of discrimination and bullying on employees with disabilities. The paper distinguishes between defensive and deliberate IA, each of which poses different challenges for social workers who are likely to intervene in the cases of bullying and discrimination in their capacity as workplace counsellors and advisors. Originality/value It is the first known paper that explores the intellectual and practice-based synergy between SW and IS in application to change-related interventions and preventative plans that counteract discrimination against people with disabilities at the workplace. It proposes creative solutions for intervention, including bibliotherapy. It also opens up a broader conversation on how critical the knowledge of IS is for social workers.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,037 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,019 |
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 ».