The Power of a Proper Propper: Formal and Informal Organizational Support for Neurodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Modern organizations are increasingly recognizing the benefits of employing neurodivergent workers. As the representation of neurominorities in the workplace continues to rise, management scholars and practitioners alike are interested in examining how best to support this historically underrepresented subset of the workforce. In this symposium, researchers collaborate with industry-leading practitioners to investigate formal and informal support practices that promote the inclusive employment of individuals who identify as neurodivergent. Drawing on both conceptual and empirical research, we explore the theoretical and practical implications of both formal and informal forms of support for neurodivergent employees, their supervisors, and the organization as a whole. The papers presented in this symposium emphasize that unlocking the potential of neurodivergent and neurotypical employees alike is fostered through both informal support practices and the formal support practices upon which they are built. Toward a Theory of Workplace Accommodations for Autistic and ADHD Employees Author: Joshua Prasad; Colorado State University Author: Samantha Hancock; Western University Author: Kartik Trivedi; Author: Jennifer Griffith; University of New Hampshire Author: Annika Benson; Colorado State University Author: Tracy Powell-Rudy; Author: Justine Chalifour; - Author: Colin Willis; - I Can Speak Clearly Now the Training’s Done: Spillover Effects of Neurodiversity Training Author: Elizabeth Follmer; University of Washington Author: Nikki Drader-Mazza; University of North Texas Author: Judy Reilly; Author: Stephen DeStefani; - You Get What You Give: Spillover Effects of Managing Neurodivergent Employees Author: Nikki Drader-Mazza; University of North Texas Author: Andrew Millin; Florida International University Author: Katie Badura; Georgia Institute of Technology Author: Virginie Lopez Kidwell; University of North Texas Author: Judy Reilly; Author: Stephen DeStefani; - You Just Might Find, You Get What You Need: Neurodivergent Academics’ Reliance on Informal Support Author: Debra R. Comer; Hofstra University Author: Jennifer Lynn Schultz; Minnesota State University Mankato Author: Elizabeth Follmer; University of Washington
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».