Precarious employment and mental health among young Australians with disability: a mixed-methods study during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing recognition of the challenges young people face in navigating precarious labour markets, particularly during the COVID-19 pandemic. However, the relationship between precarious employment and mental health remains underexplored, especially for young people with disability who face systemic labour market barriers. This study uses data from the Australian Youth Employment Study to: (1) examine patterns of precarious employment among young people with and without disability; (2) compare precarious employment and mental health outcomes across these groups; and (3) explore the lived experiences of young people with disability regarding precarious employment and mental health during the pandemic. Using a mixed-methods design, the study includes survey data from 112 participants (aged 17–27, mean = 21.9, 41.5% with disability) and interviews with 24 young people with psychosocial and/or intellectual disability. Results indicate that young people with disability were more likely to experience underemployment (35% versus 24% of non-disabled peers) and poorer mental health, regardless of work conditions. Interview findings reveal barriers to stable employment, exacerbated by the pandemic, leading to job instability and heightened mental health concerns. This study highlights the need for inclusive workplace practices, strengthened disability employment services, and equitable access to mental health and employment support programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».