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Enregistrement W4393309304 · doi:10.1177/13623613241241574

An ecological systems model of employee experience in industry-led autism employment programmes

2024· article· en· W4393309304 sur OpenAlexaff
Simon M. Bury, Rosslynn Zulla, Jennifer R. Spoor, Rebecca L. Flower, David Nicholas, Darren Hedley

Notice bibliographique

RevueAutism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesLa Trobe University
Mots-clésPsychologyAutismContext (archaeology)Work (physics)Identity (music)Supported employmentPublic relationsApplied psychologyDevelopmental psychologyEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industry-led employment programmes have emerged to transition autistic people into employment and meet industry labour needs. However, theoretical research is limited in this area, often failing to appreciate the influence of the broader employment ecosystem. In this study, we interviewed 33 autistic employees ( n = 29 males, M age = 29.00 years) from two industry-led employment programmes regarding their experience of the programme’s supports, relationships and impact. We used qualitative content analysis to identify five themes: (1) working involves multiple job tasks that evolve as the employment context changes; (2) workplace relations are diverse and shaped by the type of work and the work environment; (3) workplace needs evolve as autistic individuals navigate the work environment; (4) developing a professional identity in the workplace through mastery and integration; and (5) recommendations for the development of supportive workplace environments for autistic individuals. We describe the way that factors within (e.g. training) and outside the two employment programmes changed and interacted over time to contribute to the participant’s work experience and professional identity. Building on ecological systems theory, our unique contribution to the literature is a new model capturing individual and workplace factors that contribute to the work experience of autistic people who participate in industry employment programmes. Lay Abstract We asked 33 autistic adults from two industry-led employment programmes about their experiences in the programmes. These are programmes started by companies to recruit and support autistic people in work. We also asked about their workplace supports, relationships and how they thought the programme had impacted their life. Understanding the experiences of people in these industry-led employment programmes is important as the information can help to improve the programmes and participants’ experiences. After reviewing the interviews, we found five themes that best described the employee’s experience: (1) working involves multiple job tasks that evolve as the employment context changes; (2) relationships in the workplace are diverse and are influenced by the type of work participants do and the work environment; (3) workplace needs change as the autistic employees learn to navigate their work environment; (4) autistic employees develop a professional identity in the workplace as they master work and feel more integrated in the workplace; and (5) recommendations for the development of supportive workplace environments for autistic people. We explored the way that aspects of the two employment programmes (e.g. training) and factors outside the programme changed with time and contributed to the participant’s experience. We developed a new model to capture individual and workplace factors that contribute to the experience of autistic people who participate in industry employment programmes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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