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Enregistrement W4404502922 · doi:10.1108/edi-12-2023-0457

Engaging workers with disabilities in the financial sector: exploring promising practices through key informant interviews and a rapid literature review

2024· article· en· W4404502922 sur OpenAlexaffabout
Alexis Buettgen, Andrea Gardiola, Emile Tompa

Notice bibliographique

RevueEquality Diversity and Inclusion An International Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's UniversityWilfrid Laurier UniversityInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)PsychologySociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study explores the challenges, barriers and opportunities for engaging persons with disabilities in employment in the Canadian financial sector. Design/methodology/approach We situated this research within a critical disability conceptual framework to add to existing theories of employee engagement. We conducted an exploratory qualitative study of key informant interviews of the experiences of diverse persons with disabilities in the Canadian financial sector. Findings We found that the financial sector has the potential to be a leader in the engagement of workers with disabilities. Key challenges include corporate bureaucracy and a focus on aggressive growth that perpetuates ableist norms of individualism, self-reliance and competitive achievement. Key informant interviews indicated that opportunities for engagement can be fostered by committed leadership, inclusive corporate culture, supportive management, and respectful and responsive workplace accommodations. Originality/value This article contributes to the literature on opportunities for equity, diversity and inclusion at work through a critical exploration of the challenges and promising practices associated with supporting engagement of persons with disabilities in the Canadian financial sector and beyond.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0180,009
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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