Neurodiversity in Organizations: Beyond the Basic Accommodation Model
Notice bibliographique
Résumé
Neurodiversity inclusion is no longer a new topic in business, yet it continues to be understudied at macro, meso, and micro levels of the organization. This symposium consists of five short presentations, each investigating a different aspect of neurodiversity in organizations across these levels. Nittrouer, Blake, and Lux start at the macro level, looking at the relationship between DEI statements (as they relate to neurodiversity and multiculturalism), five organizational outcomes/traits, and the marginalized identities of DEI officers. Next, Cameron and Austin discuss the cross-level impact of diversity, employee support systems, and structured conflict management systems on the intragroup conflict process in organizations by drawing on data from neurodiversity employment initiatives. Third, Doyle investigates the cross-level impact of coaching on dimensions of executive functioning and self-efficacy in neurominority participants in the context of reasonable accommodations at work. Fourth, Grabarski and Baker present a primarily micro-level study on how perceptions of neurodiversity inclusion impact individuals in terms of affective commitment and turnover intention. Finally, Spoor and Jameson overview the implications of neuro-inclusion for business schools and discuss practical implications for teaching, research, and administration across the business school as a call to action. A group discussion will be led by Johnson, touching on research comments, theoretical and practical implications. DE&I Officers and DE&I Statements Author: Christine Nittrouer; Texas Tech U. Author: Sean Lux; Texas Tech U. Author: Andrew Blake; Texas Tech U. Organizational Emotional Intelligence in Diversity Management Author: Chloe R. Cameron; Ivey Business School Author: Robert Austin; Ivey Business School Coaching as an Accommodation for Neurodivergent Employees Author: Nancy Doyle; Birkbeck U. of London Exploration of Neurodiversity Perceptions in Australian Retail Author: Mirit K. Grabarski; Lakehead U. Author: Marzena Baker; U. Of Sydney Supporting Neurodiversity in Organizations: The Role of Business Schools Author: Jennifer R. Spoor; La Trobe U. Author: Tiffany Payton Jameson; -
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».