Productivity-Based Wages and Employment of People With Disabilities: International Usage and Policy Considerations
Notice bibliographique
Résumé
The legal requirement for employers to compensate workers at standard market wages, even if their work falls below competitive levels, is cited as a barrier to job entry for people with high support needs. Productivity-based wage systems have been implemented in some jurisdictions with a goal of addressing this challenge by providing an option for paying workers at rates commensurate with work output. This scoping review explored the international use of productivity-based wage systems, the theoretical and practical arguments that have been advanced for and against productivity-based wage systems, and the relative impact of such policies on employment outcomes. The review followed the procedures outlined by Arksey and O’Malley and included papers published from 2008 to 2017. The search identified 27 papers that were pertinent to at least one of the research questions. Only three countries emerged in the literature as having discernable productivity-based wage policies: Australia, Israel, and the United States. Limited evaluative evidence was identified on the impact of productivity-based wage systems on employment outcomes. There is, however, a robust debate evident concerning the socioeconomic, moral, and legal implications of this practice. Ongoing research is needed to inform policy on this contentious issue.
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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 | 0,043 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».