A disability disclosure simulation as an educational tool
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Many employers struggle with how to have a disability disclosure discussion with their employees and job candidates. The primary purpose of this study was to identify issues relevant to disability disclosure discussions. In addition, we explored how simulations, as an educational tool, may help employers and managers. Design/methodology/approach Seven participants (four employers and three human resource professionals) took part in this study. We used a qualitative design that involved two focus group discussions to understand participants' experiences of building a simulation training scenario that focused on how to have a disability disclosure discussion. The simulation sessions were audio-recorded and analyzed using an open-coding thematic approach. Findings Four main themes emerged from our analysis. Three themes focused on issues that participants identified as relevant to the disability disclosure process, including: (1) creating a comfortable and safe space for employees to disclose, (2) how to ask employees or job candidates about disability and (3) how to respond to employees disability disclosure. A fourth theme focused on how simulations could be relevant as an educational tool. Originality/value Developing a simulation on disability disclosure discussions is a novel approach to educating employers and managers that has the potential to help enhance diversity and inclusion in the workplace. Further, the process that we followed can be used as a model for other researchers seeking to develop educational training scenarios on sensitive diversity and inclusion topics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».