An evaluation of the association between changes to job protection during illness leave and illness absence behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite a growing body of research on sick leave policies, there remains a significant gap in research concerning job protections during illness leaves, which is critical in Canada since several provinces are considering or passing job-protected leave expansions. We examined three major job-protected leave expansions, Quebec (2003), Manitoba (2016), and Alberta (2018). Methods We used the Canadian Labour Force Survey data spanning from 1998 to 2022. Using a difference-in-difference approach, we examined 5-year changes in leave behaviour before and after expansions in job-protected leave in the three provinces compared to changes in provinces with less than 2 weeks of job-protected leave. We analyzed the prevalence, duration, and distribution of illness/disability absences using ordinary least squares and linear probability models. Results We found that expanding job-protected leave in Quebec was associated with decreases in the overall length of leave by 2.2 (95% CI: -3.2 to -1.5; P<0.001) weeks or 14.0% relative reduction. Similarly, expansions in Alberta and Manitoba were associated with decreases in the overall length of leave by 1.2 (95% CI: -2.1 to -0.3; P=0.016) weeks or 7.4% relative reduction. Results for absence prevalence were mixed (small increase (Quebec) (p<0.05), no significant change (Alberta-Manitoba) (p>0.05). Both expansions were associated with significant increases in absence duration consistent with the policy (i.e., 3-17-week leaves) (p<0.05). Conclusions Our results suggest that job-protected leave expansion may influence leave behaviour even in the presence of protections provided by human rights laws and without imposing large additional costs for employers or governments.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».