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Enregistrement W6922191834 · doi:10.11575/sppp.v11i0.52988.g40540

How do we boost employment outcomes for neurodiverse Albertans?

2018· article· en· W6922191834 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentWorkforceFace (sociological concept)WelfareWork (physics)Stigma (botany)EmployabilityConvention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the supports that have been put in place, Canadians with developmental disabilities (DD) continue to face obstacles in gaining and maintaining employment. In 2012 two out of three Canadians with DD were out of the workforce and not looking for a job. This dismal statistic means that a large number of capable people are chronically unemployed, a situation that leads to poorer quality of life, with accompanying declines in cognitive function and general well-being. For these neurodiverse Canadians, the cascading effects of unemployment include financial insecurity, poor self-esteem, less ability to live independently and lower community participation. For employers, it means that a pool of diverse talent and resources that would benefit their companies is untapped. Of all disabilities, Canadians with DD face the worst employment levels. Educating employers about neurodiversity and incentivising them to make accommodations in hiring practices and in the workplace would go far toward reducing the number of jobless neurodiverse people. As a signatory to the UN Convention on the Rights of Persons with Disabilities, Canada is expected to provide inclusive and accessible job training, education and labour market opportunities. Yet, labour market activation programs, welfare reforms and equality laws have so far failed to make a difference in the unemployment numbers. A recent study reveals that the top three barriers to unemployment for neurodiverse Albertans include employers’ knowledge, attitude, capacity and management practices; a late start to the concept of work among people with DD; and the stigma of their disability. Programs to remedy the situation abound at the federal and provincial levels and lately, the focus has been shifted to employer education initiatives. Much remains to be done, however, and this communiqué offers suggestions for policy changes that may benefit all parties concerned. One policy could entail changing the design of income assistance programs like Assured Income for the Severely Handicapped (AISH) to remove disincentives to work, such as ensuring continued access to important health benefits. Governments could also offer financial incentives such as wage subsidies and tax credits to employers who hire neurodiverse people, as well as provide monetary incentives for neurodiverse Canadians who wish to be self-employed. Training programs could be available for employers to teach them the value of having a diverse workforce, as well as instructing them in how their companies can become inclusive and accessible. Putting the proper supports in place in the early years would assist neurodiverse high-school youth to participate in career planning, work internships and job training. Helping Canada’s neurodiverse population to get and keep jobs provides benefits to the economy in terms of increased GDP, to employers in terms of talent and ability, and to people with DD who will enjoy a higher quality of life, greater self-esteem and reduced stigma and isolation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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