Job Design for Neurodiversity in the Workplace: A Review and a Roadmap for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
How can HR improve the work experience of neurodiverse employees? To answer this question, we conducted an in-depth review of the existing research on the topic from 1998, the year the term neurodiversity was coined, to 2023, the year of this writing. Based on our review of 34 papers, we build upon the job design research to delineate features of inclusive jobs across the relational, physical, and task dimensions of one’s work. We argue that while universal design (i.e., design with all abilities and diversity in mind) has been proposed as a solution toward inclusion of neurodiverse employees, its implementation in practice may lead to suboptimal accessibility as it may overlook the relational underpinning of one’s work and underestimate the role of disability identity and agency. Instead, we suggest a range of choices that enables us to theorize how job design can empower neurodiverse employees. This spectrum encompasses continua from universal to particular job design, self-crafted to supported job design, and dynamic to static job design. Our approach advances theorizing on inclusive job design and offers viable suggestions for HR professionals to demonstrate ways that job design can improve the work experience and success of neurodiverse employees. By embracing this approach, organizations can tailor their strategies to accommodate the unique strengths and preferences of neurodiverse employees, fostering a more inclusive work environment.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».