Insights into Creating and Managing an Inclusive Neurodiverse Workplace for Positive Outcomes: A Multistaged Theoretical Framework
Notice bibliographique
Résumé
Neurodiversity has historically been dismissed and undervalued in management and organizational studies literature. In recent times, there has been a recognition in practitioner forums about the benefits associated with neurodiversity, triggering recruitment drives to hire neurodivergent individuals. However, lack of theoretical frameworks and empirical research on workplace neurodiversity is undermining practice. We address this gap by presenting a multistage theoretical framework of managing neurodiversity premised on (a) creating a neurodiverse workplace through reconfiguring recruitment and selection; (b) fostering an inclusive workplace through careful implementation of development and engagement practices and management of perceptions of reverse discrimination; and (c) capitalizing on the benefits of an inclusive workplace, enhanced by equitable supervision, to achieve improved employee and organizational outcomes. This paper enriches the literature on managing workplace neurodiversity by offering deeper insights into barriers to employment, inclusion in the workplace, and positive outcomes of employment. Our proposed framework, derived by an integration of theories, will help managers effectively manage neurodiversity in the workplace, addressing the associated challenges. Finally, this paper lays a foundation for future research to advance knowledge on managing neurodiversity in organizations.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».