A scoping review of vocational rehabilitation services for racialized disabled job seekers and workers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Racialized disabled job seekers and workers continue to face disadvantages in the labour market. This gap in labour market outcomes suggests there is a need to investigate the range of employment supports, also known as vocational rehabilitation (VR) services, available to this population. By examining the entire employment journey, we can thoroughly assess how these supports and services impact their employment outcomes. The purpose of this scoping review is to examine and synthesize the existing evidence about VR and identify gaps in practice with racialized disabled job seekers and workers using supports and services to help them gain employment. Design/methodology/approach An extensive literature search was carried out, encompassing the search of four electronic databases and a review of grey literature. From this search, 73 studies and 6 grey literature documents met the inclusion criteria. Findings The results of the analysis are focused on the intersectional impact of racial and (dis)ability identities on VR experiences and outcomes. The analysis suggests that current VR systems are not structured to address the complex needs of racialized disabled job seekers and workers. Service providers and employers should address this gap and design services that can be tailored for individual needs and strengths. Originality/value The study provides a crucial step towards establishing a clearer and more comprehensive understanding of how the intersection of race and disability affects outcomes and experiences within VR services.
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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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».