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Enregistrement W7032995351

Positive and negative effects of CSR : the case of disabled workers integration in the portuguese context

2020· dissertation· en· W7032995351 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueRepositório Institucional da Universidade Católica Portuguesa (Universidade Católica Portuguesa) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionHyporeflexiaTSG101Circumstantial evidenceDemotionTubulopathy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate Social Responsibility ability to respond to environmental and social problems is beneficial in different ways. The integration of People with Disability (PwD) in the workforce is one expression of CSR that can have important positive impacts. However, little is known about the specific impacts of the colleagues responsible for the integration and supervision of PwD. This is the major objective of this research. Two studies, based on a survey and individual interviews, provide some initial evidence on this matter. We found that in Portugal the inclusion of PwD is considered positive. Thought, it is a process held informally my companies, where stigmas and mistrust concerning the ability of these individuals to perform the job, can still be found. The results also show that experience, sensibilization, and preparation are the key to promote better and impactful integration. The insufficient awareness regarding disability suggests a collective and global effort, led by governments and organizations, that should alert and incentivize a whole nation to break this social barrier and turn it into opportunities. Well-structured and implemented inclusive programs can easily create win-win situations. By promoting all their employees’ engagement and potential, organizations will enhance individual and collective results, levering its differentiation, and competitiveness. We argue that the inclusion of PwD is an HR initiative valuable for any organization and indispensable for social progress.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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