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Enregistrement W4382402134 · doi:10.21203/rs.3.rs-3100475/v1

Return-to-Work coordinators’ perceptions of their roles relative to workers: A discourse analysis

2023· preprint· en· W4382402134 sur OpenAlexafffundabout
Pamela Hopwood, Ellen MacEachen, Meghan Crouch, Elena Neiterman, Ekaterina McKnight, Cindy Malachowski

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésDiscretionHierarchyWarrantJudgementPerceptionPower (physics)Work (physics)StakeholderPublic relationsSocial psychologyWork systemsPsychologyCredibilityProcess (computing)SociologyPolitical scienceBusinessComputer scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose This paper describes how Canadian Return to Work coordinators’ (RTWC) framed their job roles relative to workers in ways that went beyond the usual professional norms of helping worker recovery.Methods In-depth interviews were conducted with 47 RTWCs across Canada in 2018–2019. We used critical discourse analysis to analyze the way coordinators viewed workers in the complex, multi-stakeholder system of RTW.Results We identified four ways that RTWCs positioned themselves relative to workers: as trustworthy, experts, detectives and motivators. These roles reflected RTWCs position within the system; however, their discourse also contributed to the construction of a moral hierarchy that valued worker motivation and framed some workers as attempting to exploit the RTW system.Conclusions RTWC’s positions of power in the coordination process warrant further investigation of how they exercise judgement and discretion, particularly when the process depends on their ability to weigh evidence and manage cases in what might be seen as an objective and fair manner.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0210,021
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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