Identifying with Disability: Benefit or Barrier? A Three-Part Study Examining the Impact of Disability on Over-Qualification, Access to Work-Related Training, and Inclusion in University Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Despite Canada's commitment against discrimination, workers with disabilities face barriers to labour market participation. Relying on Human Capital Theory, Signaling Theory, and Stigma theory, this three-part study examines impact of disability status in three distinct contexts. Study 1 explores the relationship between disability status and job-qualification mismatches in a representative sample of 7172 respondents from Statistics Canada's General Social Survey (GSS) data bases. Disability status is negatively corelated with horizontal job education match, and positively corelated with perceptions of under-qualification. Study 2 explores the relationship between disability status and work-related training using a series of logistic regressions, and a GSS sample of n =7, 154. Disability status is negatively corelated with the probability of receiving employer-sponsored training. Study 3 tests the impact of disclosing disability related information university project team inclusion decisions. Using a sample of 378 TMU students, Study 3 found that signaling diabetes had no main effect on inclusion ratings, but diabetes-related stigma negatively predicted the inclusion of those with diabetes. Taken together, these studies failed to prove disability status as a consistent disadvantage. Instead, unanticipated results suggest a more complex relationship between disability status and labour market outcomes. I discuss the implications of these findings and suggest directions for future research.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».