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Enregistrement W4414471516 · doi:10.1177/03080226251375312

The role of work in the recovery journey: Meaning, transformation, and inclusion

2025· article· en· W4414471516 sur OpenAlexafffund
Claire Kelly, Amanda Wilson, Shu‐Ping Chen

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Occupational Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésInclusion (mineral)Peer supportWork (physics)Supported employmentKey (lock)Mental healthOccupational therapyOccupational stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Employment plays a vital role in the recovery of individuals with serious mental illness, yet its specific contributions to well-being remain underexplored. This study examines how individuals perceive employment in their recovery, identifying key factors that support workplace inclusion and personal growth. Method: An explanatory, multiple-case study design was used. Semistructured interviews were conducted with five participants with serious mental illness, and data were analyzed thematically to identify recurring themes related to employment and recovery. Result: Employment fostered self-awareness, advocacy, and self-actualization. Participants reported that understanding their condition enabled them to advocate for workplace accommodations, while both awareness and advocacy supported self-actualization. Peer support was critical for sustaining employment and fostering a sense of belonging. These elements interacted to create an inclusive work environment that facilitated ongoing recovery. Conclusion: Employment is a dynamic and integral component of recovery. Workplace policies promoting self-awareness, advocacy, and peer support enhance job retention and well-being. Occupational therapists can play a key role in supporting individuals by facilitating workplace accommodations, strengthening self-advocacy skills, and fostering peer support networks, ensuring that employment contributes meaningfully to recovery.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,366 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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