DE-RISKING THE EMPLOYER-EMPLOYEE RELATIONSHIP WHEN WORKERS HAVE MILD COGNITIVE IMPAIRMENT OR YOUNG ONSET DEMENTIA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The employee-employer relationship is one that is well established in law and involves a contract between a worker who performs the work, and an employer who determines when, how and where the work is done. Many countries have introduced legislation that helps guide employee-employer behavior when workers’ performance of their duties is disrupted by illness or disability, such as mild cognitive impairment or young onset dementia (MCI|YOD). At any one time, about 8-12% of the workforce is off due to occupational or non-occupational work injury or illness with direct disability and absence costs projected about 7% of payroll in 2000. Drawing from data gathered in a systematic literature review and case study, this paper determined that uncertainty and risk influence employer-employee relationships when workers are identified with MCI|YOD. Employers’ industry context, size and corporate values influence their “integrated risk management” approach to workers with MCI|YOD, and early intervention is considered key to managing financial and liability risk. In contrast, progressive onset, delayed diagnosis, stigma, privacy concerns, workplace uncertainty, and lack of information may delay employee disclosure, a common employee risk mitigation strategy. We conclude by considering strategies to de-risk relationships between workers with MCI|YOD and employers using dual process theory to understand intuitive and rational decisions in the context of the disability management process.
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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 | 0,026 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».