MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3110312966 · doi:10.1002/ajim.23203

Disability and sex/gender intersections in unmet workplace support needs: Findings from a large Canadian survey of workers

2020· article· en· W3110312966 sur OpenAlexafffundabout
Arif Jetha, Monique A. M. Gignac, Selahadin Ibrahim, Kathleen A. Martin Ginis

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaKelowna General HospitalInstitute for Work & HealthKrembil FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMedicinePhysical disabilityOdds ratioLogistic regressionConfidence intervalInclusion (mineral)GerontologyPsychiatryPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Individual attributes including disability and sex/gender have the potential to intersect and determine the likelihood of unmet workplace support needs. Our study compares unmet workplace support needs between workers with and without a disability, and according to disability type and sex/gender differences. METHODS: Workers with (n = 901) and without (n = 895) a disability were surveyed to examine their need and use of workplace supports including job accommodations, work modifications and health benefits. A multivariable logistic model was conducted to examine the relationship between disability status, disability type and sex/gender and unmet workplace support needs. The model included interaction terms between sex/gender × physical disability, sex/gender × nonphysical disability, and sex/gender × physical and nonphysical disability. RESULTS: Among participants with a disability, 24% had a physical disability, 20% had a nonphysical disability (e.g., cognitive, mental/emotional or sensory disability) and 56% had both physical and nonphysical disability. Over half of the respondents were women (56%). Results from the multivariable model showed that nondisabled women were more likely to report unmet workplace support needs when compared to nondisabled men (odds ratio [OR] = 1.54, 95% confidence interval [CI], 1.13-2.10). Findings also showed an intersection between the number and type of disability and sex/gender; women with both a physical and nonphysical disability had the greatest likelihood of reporting unmet workplace support needs when compared to nondisabled men (OR = 2.73; 95% CI, 1.83-4.08). CONCLUSIONS: Being a woman and having one or more disabilities can determine unmet workplace support needs. Strategies to address workplace support needs should consider the intersection between disability and sex/gender differences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Industrial MedicineMême sujetWorkplace Health and Well-beingTravaux en français237 207