Public Leadership for the Inclusive Workplace – An Empirical Study in France
Notice bibliographique
Résumé
About 15% of the world’s population (around 1,3 billion people) live with disabilities (WHO, 2022). This fact coupled with the difficulty that organisations have in finding talent (see Lazarova, Thomas & Farndale, 2021) makes it obvious that organisations need to find ways to leverage the skills and talent these individuals can bring to the workforce. Despite legislation for disabilities integration into the workplace in various countries, it appears that public sector employment has better awareness and conscious implementations for disabilities’ integration in the everyday workplace. This may even be a general feature across quite a large number of countries, since those administrations stand for example, societal advances and the more inclusive workplace without being too much under competition from ‘free markets’. Hence public sector organisations seem to have an unrecognized leadership in integrating special needs’ employees with most often far better provisions and professional, inclusive workplace design to adapt it to several kinds of disabilities with higher integration of affected employees/civil servants. Even contractual employees with public sector or public missions may have more opportunities since the public mission involves longevity of actions for most purposes. We study the empirical case of France to corroborate such inclusive workplace leadership with the particular focus on public sector employment.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».