Charting the Path for Vulnerable Workers: Theories and Evidence on Overcoming Challenges
Notice bibliographique
Résumé
This symposium addresses the underexplored work experiences of vulnerable workers within the management field, a crucial area for advancing corporate social responsibility and highlighting shifting labor market dynamics. By amplifying the voices of vulnerable workers, we strive to ensure their experiences inform workplace policies and organizational practices. The symposium features four scholarly papers that highlight the challenges faced by vulnerable workers, including those with criminal records, disabilities, refugee status, and HIV-positive employees. These contributions advance existing literature by offering a diverse range of theoretical frameworks (i.e., social cognitive theory and self-determination theory, etc.), and promoting an inclusive approach that incorporates the perspectives of underrepresented groups from various regions (i.e., Canada, Philippines, and Lebanon). The goal is to create an academic platform for in-depth analyses, stimulating discussions, and exploratory approaches to addressing the challenges faced by vulnerable workers. By fostering these conversations, the symposium aspires to influence impactful research and practices that contribute to more equitable and compassionate workplaces worldwide. The Impact of Employment Programming on Individuals with a Criminal History Author: Kemi Anazodo; University of Windsor Author: Rosemary Ricciardelli; Author: Christopher Chan; York University Author: Yawo Kobara; University of Windsor Author: Hannah Cook; - Author: Reza Ahmadi; AI for All? Unpacking the Impact of Generative AI for Employees with Disabilities Author: Mary Eve Speach; University of Georgia Author: Katie Badura; Georgia Institute of Technology Author: Brent John Lyons; York University Author: Jean-Marc Moke; Schulich School of Business, York University Work-Related Dehumanization Among Refugees: A Self-Enhancement and Self-Protection Perspective Author: Patricia Tabarani; Author: Teresa Cardador; Author: Constantin Lagios; University of Illinois at Urbana-Champaign Author: Simon Lloyd D. Restubog; University of Illinois at Urbana-Champaign A Self-Determination Perspective on the Job Consequences of Stigmatization Author: Anna Carmella Ocampo; ESADE Business School Author: Fan Xuan Chen; Author: Lu Wang; University of Alberta Author: Simon Lloyd D. Restubog; University of Illinois at Urbana-Champaign Author: Anthony Decoste;
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».