Mental Health and Well-being in the Workplace
Notice bibliographique
Résumé
Research on employees with concealable health conditions – both physical and mental – has slowly increased over the years both in industrial-organizational psychology and management disciplines (Bolo et al., 2013; de Graaf et al., 2008; Follmer & Jones, 2018; Lyons et al., 2017; Santuzzi & Waltz, 2016). While this research is on the rise, the experiences of employees with concealable health conditions remain poorly understood. We extend the call for organizational scholarship to examine the role of workplace processes in employees’ mental illnesses and employee well-being (Follmer & Jones, 2018) by bringing together emerging scholarship asking unique questions in this space. This is of grave importance, considering the increase in efforts by organizations to foster inclusion of employees with concealable identities. Specifically, the primary objective of our symposium is to present novel approaches to understanding employees with concealable mental health and psychological conditions. Each research team aims to leverage their results to provide insight into how to support these employees as they navigate work environments. Their findings have implications for encouraging organizations to think more comprehensively about the different ways to support mental health and employee well-being in the workplace. Identity Management Experiences of Men and Racial Minorities with Mental Health Conditions Author: Shona G. Smith; U. of Houston Author: GABRIELA GUZMAN; U. of Texas At Arlington Author: David F. Arena; U. of Texas At Arlington Author: Hayden DuBois; U. of Texas At Arlington Author: Wendy J. Casper; U. of Texas At Arlington Exploring the Costs of Virtual Work Arrangement for Individuals Experiencing Depression Author: Ekonkar Kaur; U. of Washington, Seattle Post-traumatic stress disorder (PTSD) and Personnel Selection Author: Wenxi Pu; U. of Manitoba Author: Philip L. Roth; Clemson U. Author: Jason Thatcher; U. of Colorado Boulder Examining the Impact on Belonging and Avoidance in the Workplace Author: Erica M. Johnson; U. of Alabama, Birmingham The Emotion Work of Equity Leaders in a (Racially) Conflicted Organization Author: Estelle Archibold; Pennsylvania State U.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».