Enhancing Cognitive Inclusion at Work: Empathy, Technology, and Resilience for Employees with Cognitive Impairments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: . These conditions pose unique challenges for employers balancing inclusivity with operational efficiency. Traditional accommodation approaches often prove inadequate, relying on outdated practices unsuited to the evolving needs of employees with cognitive impairments. This study examines the intersection of empathetic organizational practices, technology integration, and resilience-building strategies to support workers with cognitive disabilities. METHOD: Using a multi-level comparative case study design, we conducted 97 semi-structured interviews in two diverse Canadian organizations-one in the public sector and one in healthcare. Drawing on a socio-technical systems framework and the Job Demands-Resources (JD-R) model, we explored how these organizations manage job demands and resources for employees with MCI and YOD. Interviews addressed workplace culture, accommodation practices, managerial support, and technology's role in creating inclusive environments. RESULT: Effective accommodations combined empathetic leadership, flexible management, and the strategic deployment of both digital and non-digital technologies. Organizations enabling adaptive decision-making and iterative feedback loops demonstrated greater resilience. However, technology alone was insufficient; a person-centered, adaptive approach aligned with organizational workflows was vital to reduce strain and enhance job performance. CONCLUSION: Findings underscore the need for empathetic, flexible workplaces where managerial and technological systems respond to employees' evolving cognitive needs. A conceptual model of "strain and resilience cycles" highlights how organizational structures and technology must continuously adapt for sustained support. The results emphasize fostering an inclusive culture, reducing stigma, and leveraging technology in ways that enhance-rather than hinder-employees' experiences. By integrating empathetic leadership, personalized accommodations, and adaptive feedback systems, organizations can improve both operational efficiency and the well-being of employees with cognitive impairments.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».