Workers’ compensation experience in some Indigenous Northern Ontario communities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a dearth of research about occupational health and safety experience in Indigenous communities and compensation applications from Indigenous workers appear limited. OBJECTIVE: This qualitative descriptive study was designed to explore workers' compensation experiences in some Canadian Indigenous communities. METHODS: A community-based participatory research approach was used to conduct focus groups (n = 25 participants) in three Northeastern Ontario (NEO) Indigenous communities and at one NEO Indigenous employment centre. Semi-structured focus group questions addressed community experience with workers' compensation, the compensation process, and discussion of a training session about the process. Reflexive thematic analysis followed Braun and Clarke procedures. RESULTS: Discussion with study participants resulted in these themes: 1) both lack of knowledge, and knowledge, about compensation demonstrated, 2) impact of lack of compensation coverage and need for universal coverage on reserve, 3) need for community training sessions about workers' compensation, 4) workload and financial impact of workers' compensation on reserve, and 5) requirement for cultural competence training in the compensation board. CONCLUSIONS: This qualitative descriptive study revealed the: need for more information about applying for workers' compensation and navigating the process, need for universal workplace insurance coverage in Indigenous communities, demand for community-based compensation process training, community costs of compensation, and the requirement for cultural safety and competence training for compensation organization employees. More education about the workers' compensation process would be of benefit to leadership, health care providers, administrative personnel, employers, and employees on reserves. Nurses in community health centres are well situated to provide further guidance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».