Hearing disability and employment: a population-based analysis using the 2017 Canadian survey on disability
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objectives of this study were to determine the effects of hearing disability on employment rates; examine how various factors are associated with employment; and identify workplace accommodations available to persons with hearing disabilities in Canada.Material and methods: A population-based analysis was done using the data collected through the 2017 Canadian Survey on Disability (CSD), representing 6 million (n = 6 246 640) Canadians. A subset of the complete dataset was created focusing on individuals with a hearing disability (n = 1 334 520). Weighted descriptive and multivariate logistic regression analyses were performed.Results: In 2017, the employment rates for working-age adults with a hearing disability were 55%. Excellent general health status (OR: 3.37; 95% CI: 2.29–4.96) and daily use of the internet (OR: 2.70; 95% CI: 1.78–4.10) had the highest positive effect on the employment rates. The top three needed but least available accommodations were communication aids (16%), technical aids (19%), and accessible parking/elevator (21%).Conclusion: Employment rates for persons with a hearing disability are lower than the general population in Canada. Employment outcomes are closely associated with one’s general health and digital skills. Lack of certain workplace accommodations may disadvantage individuals with a hearing disability in their employment.Implications for RehabilitationPeople with severe hearing disabilities and those with additional disabilities may need additional and more rigorous services and supports to achieve competitive employment.It is important for the government to improve efforts toward inclusive education and develop strategies that promote digital literacy for job seekers with hearing disabilities.Officials concerned with implementing employment equity policies in Canada should focus on finding strategies that enable employees to have supportive conversations with their employers regarding disability disclosure and obtaining required accommodations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».