Le parcours vers l’embauche : la perspective des personnes ayant des incapacités
Bibliographic record
Abstract
Malgré les progrès réalisés en matière d’accès à l’emploi au Canada, de nombreux obstacles continuent de limiter les opportunités d’embauche des personnes ayant des incapacités. Parmi eux, les attitudes et les pratiques des employeurs constituent une barrière redoutable, largement documentée selon la perspective des employeurs eux-mêmes (Burke et al., 2013). À contre-pied, cette étude se concentre sur les vécus des personnes ayant des incapacités afin d’explorer leur trajectoire à travers le processus d’embauche. En particulier, cette recherche vise à saisir les défis qu’elles rencontrent à la suite d’une postulation et à identifier la manière dont elles composent avec ceux-ci. Les entrevues menées auprès de 22 Néo-Brunswickois-es permettent ainsi de distinguer les étapes du processus d’embauche, soit : (1) la présélection, (2) les entrevues/tests de recrutement et (3) la décision finale. Les données suggèrent également l’émergence, lors de la deuxième étape, de trois problématiques fondamentales : le dévoilement des incapacités, les attitudes des employeurs et les accommodements. Les analyses soulignent alors les stratégies déployées par les participant-es pour naviguer à travers ces enjeux. La discussion aborde le dévoilement des incapacités en tant que coming-out ainsi que l’injonction à l’extraordinarité et la logique d’auto-compensation qui pèsent sur les personnes ayant des incapacités.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".