The Effects of Teleworking in a Pandemic Context on the Well-Being of People with Disabilities: A Canadian Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has led to numerous changes in work environments. Thousands of workers quickly found themselves having to telework without being prepared, which had consequences on their well-being. Authors proposed telework practices that promote the well-being of workers in a pandemic context, but less attention has been paid to consider the needs of disabled workers. Purpose. This study aimed to explore the effects of telework during the pandemic on the well-being of people with disabilities. Methods. Following an interpretive descriptive research design, interviews were conducted with 16 workers with disabilities (i.e., motor, or sensory). The data were analyzed using a thematic analysis strategy. Results. The results revealed 15 factors that influence the well-being of teleworkers with disabilities. These factors are related to interactions between three spheres of the worker's life: the individual, the organization, and the environment. Ten recommendations are proposed to consider the reality of disabled individuals in the telework practices. Conclusion. Given that telework has expanded since the onset of the COVID-19 pandemic and will likely continue to remain a widespread modality of work delivery, it becomes even more important to expand knowledge about it, to benefit the well-being of disabled teleworkers.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».