A framework for developing employer’s disability confidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Many employers lack disability confidence regarding how to include people with disabilities in the workforce, which can lead to stigma and discrimination. The purpose of this paper is to explore the concept of disability confidence from two perspectives, employers who hire people with a disability and employees with a disability. Design/methodology/approach A qualitative thematic analysis was conducted using 35 semi-structured interviews (18 employers who hire people with disabilities; 17 employees with a disability). Findings Themes included the following categories: disability discomfort (i.e. lack of experience, stigma and discrimination); reaching beyond comfort zone (i.e. disability awareness training, business case, shared lived experiences); broadened perspectives (i.e. challenging stigma and stereotypes, minimizing bias and focusing on abilities); and disability confidence (i.e. supportive and inclusive culture and leading and modeling social change). The results highlight that disability confidence among employers is critical for enhancing the social inclusion of people with disabilities. Originality/value The study addresses an important gap in the literature by developing a better understanding of the concept of disability from the perspectives of employers who hire people with disabilities and also employees with a disability.
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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 | 0,031 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,041 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».