Going Through the Motions: Policy Considerations for Addressing Mental Health-Related Worker Presenteeism in Canada
Notice bibliographique
Résumé
As mental illnesses in Canada have become more prevalent, a deeper examination of some key issues is required. One significant concern related to mental health is that it gives way to presenteeism – the phenomenon of employees being physically present at work but performing below capacity due to illness. This leaves workers experiencing worsened mental health outcomes and costs employers billions of dollars in lost productivity. The policy environment post COVID-19 has focused attention on mental illness as a disability and reviewing access to relevant programs that can be accessed to alleviate the financial concerns and health insecurities of people with mental illnesses. This project uses the United Nations Convention of the Rights of Persons with Disabilities (CRPD) as a guiding framework to explore alignment between rights based commitments and the current landscape of workplace disability benefit programs in Canada geared towards providing income support for people needing to take time away from work due to mental illnesses. It evaluates those programs and in doing so, isolates some potentially beneficial policy considerations that could be used in the reform of existing programs or the implementation of new ones that could address mental health-related presenteeism in Canada.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».