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Enregistrement W7058080037

Managing hidden illnesses that impact on performance and absenteeism

2011· other· en· W7058080037 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSwinburne Research Bank (Swinburne University of Technology) · 2011
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsenteeismAttendanceQuarter (Canadian coin)Mental illnessWork (physics)Mental healthJob performanceTraining (meteorology)Key (lock)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under-performance and absenteeism are issues that all organisations seek to reduce, often devoting substantial resources to the establishment of performance management policies, extensive training programs and a host of complementary policies. However, while most contributory factors to these unwelcome workplace issues are known and tackled, one factor stands alone as a key contributor to sub-optimal performance and poor attendance, namely mental illness. This paper oultines the extent of mental illness in western countries, why it is hidden, and how the use of additional policies can be adopted to assist employees who choose not to divulge to their employer that they have a mental illness. Under-performance and absenteeism are issues that all organisations seek to reduce, often devoting substantial resources to the establishment of performance management policies, extensive training programs and a host of complementary policies. However, while most contributory factors to these unwelcome workplace issues are known and tackled, one factor stands alone as a key contributor to sub-optimal performance and poor attendance, namely mental illness. This factor, while acknowledged is seriously under-valued in size and breadth of coverage in the workplace with few operational managers knowing that in any calendar year somewhere between a fifth and a quarter of their staff will have a mental illness. The effect of mental illness on fitness to work is not well known in management literature as its incidence is shrouded in secrecy and subterfuge by its sufferers, most of whom seek to attribute changes to performance and attendance to other factors. Consequently, performance management plans will rarely have this information available, even when employees are directly asked if they have a health problem affecting their fitness for work. The pervasive nature of stigma that surrounds mental illness keeps it hidden and away from public view and the wider community, few people knowing that in any 12-month period mental illness accounts for 20-27% of any community (NIMHa, 2011; ABS, 2007; Wittchen and Jacobi, 2005). Fears of a negative backlash after disclosing such illness is so powerful, that employees with temporary or long-term mental illness would rather attribute performance issues to other problems rather than to run the risk of being viewed with the prevailing stereotype that surrounds sufferers of these types of illnesses. Hence, when performance issues arise, such employees are often resistant to the agreed goals of performance plans, often to the frustration of operational managers and human resource staff alike. This paper will outline the incidence of mental illnesses in the workplace, showing why it is concealed and common effects of mental illness on employee performance and attendance. Strategies to effectively manage employees with a hidden mental illness will be reviewed and outlined, Currently both management and human resource literature fail to provide adequately for the management of employees with a hidden mental illness.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2310,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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