Retaining and supporting employees with mental illness through inclusive organizations: lessons from five Canadian case studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Although awareness is growing of the importance of employee mental health and the value of inclusive work practices, less is known about how to support employees with mental illness (MI). We aimed to explore organizational strategies and work practices that promote retention and support of employees living with MI in relation to past theory-driven research by building and extending current theory. Design/methodology/approach We adopted a qualitative case-study approach focussed on organizations that have taken steps towards promoting workplace inclusion for employees with MI. Five diverse Canadian organizations were recruited based on their efforts to build psychologically safe and healthy workplaces, and actively support employees with MI. Data collection in each organization consisted of onsite observation and interviews with workplace stakeholders, including employees with MI, their co-workers, supervisors/managers and human resource professionals. Thirty interviews were conducted from across the five organizations. Data analysis was informed by interpretive description to identify challenges and opportunities. Findings Two key themes were noted in depictions of supportive workplaces: (1) relationship-focussed workplaces and (2) flexible, inclusive work practices. Originality/value These practices highlight how organizations support employees with MI. Despite our focus on organizations working towards inclusion, the stigma associated with MI and the rigidity of some workplace processes continue to limit support and retention. Our findings suggest that organizations should focus on communication processes, support mechanisms, how they reinforce flexibility, inclusion and oversight of employees with MI.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».