Facilitators and Barriers to Employment of Neurodivergent Individuals: A Systematic Literature Review of Employee and Employer Experiences
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: While employment rates amongst neurodivergent adults are notoriously low, little is known about their experiences in the workplace and their contribution to innovation and productivity in the labor market. At the same time, the views of colleagues and employers with regard to the inclusion of neurodivergent adults in the workforce are important. The purpose of the systematic literature review presented here was to explore what is known about the experiences of neurodivergent employees, their colleagues, and employers in terms of facilitators and barriers to inclusive best practice in the workplace. METHODS: We conducted a systematic review of the literature. Our analysis and synthesis are based on 56 studies from 12 different countries that met inclusion criteria. RESULTS: Eligible studies included 4909 neurodivergent employees, 2041 non-neurodivergent participants (mostly coworkers), and nearly 300 supervisors, managers, and employers. Identified barriers included a lack of awareness and education of supervisors, especially when they attributed social challenges to personal factors, at times resulting in disciplinary actions or exclusion. Key facilitators included supportive managers, flexible and tailored work arrangements, and the availability of assistive technologies. Benefits of inclusive approaches included improved employee retention, increased commitment, and an enhanced organizational image. CONCLUSIONS: Our review findings confirm that neurodivergent employees experience a number of impactful barriers at work. They also experience some important facilitators that can make their working life easier. We propose that future mainstream employment research should ensure that neurodivergent voices are heard and suggest that future work also includes employee, managerial, and organizational perspectives.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».