Work Experiences and Challenges to Employment Sustainability for People With Mental Illness in Supported Employment Programs
Notice bibliographique
Résumé
Supported employment (SE) is an evidence-based program that has shown much promise in helping people with severe mental illnesses (SMIs) to gain and sustain competitive employment. However, there are significant variations in employment outcomes across SE programs in Canada that can be partly explained by SE service users’ experiences in their work environment. The work environment can exert a considerable influence on the interest in and ability to sustain the employment of a person with an SMI. This study explores the work experiences of individuals with SMIs who are involved in an SE program and who understand the challenges of and barriers to sustaining such employment. Semistructured, in-depth interviews were conducted with 15 individuals with SMIs, and the data were analyzed using a constructivist grounded theory approach. Challenges to the employment sustainability of an individual with SMI were found to arise primarily from three intersecting contexts: the SE program, the work environment, and the larger Canadian labor market. The findings suggest that SE programs will better promote employment sustainability if they adhere closely to individual placement and support model of SE. SE service providers (employment specialists) must be equipped with a wide range of knowledge and skills to meet the needs of individuals with SMIs if sustainable employment is to be achieved. It is recommended that there must be investment in training for employment specialists to assist SE service users to achieve sustainable employment outcomes.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».