Disability and sex/gender intersections in unmet workplace support needs: Findings from a large Canadian survey of workers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».