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Enregistrement W4285727705 · doi:10.21203/rs.3.rs-1821632/v1

The Effects of Teleworking in a Pandemic Context on the Well-Being of People with Disabilities: A Canadian Qualitative Study

2022· preprint· en· W4285727705 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Lecours, Marie‐Hélène Gilbert, Normand Boucher, Claude Vincent

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisContext (archaeology)PandemicWork (physics)PsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Well-beingQualitative researchApplied psychologyPublic relationsBusinessSociologyPolitical scienceMedicineEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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