Innovations in workplace accessibility and accommodation for persons with hearing loss: Using social networking and community of practice theory to promote knowledge exchange and change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite widespread availability of assistive technology and the role of occupational therapists and audiologists in workplace health, little is known about how these groups influence the health of workers with hearing loss. OBJECTIVE: Based on a previously conducted study, this paper explores the need for networking and community of practice theory to promote knowledge sharing and use between occupational therapists, audiologists, educators, regulators, workers, and employers. METHODS: Five occupational therapists and five audiologists participated in in-depth interviews. Grounded theory was used to investigate the processes that hinder or support these professionals in addressing the accommodation needs of and workplace accessibility for workers with hearing loss. RESULTS: Constraints to addressing the needs of workers with hearing loss included: lack of knowledge about professional practice processes, lack of networking, lack of knowledge on current research, and lack of knowledge on the realm of expertise of audiologists by occupational therapists and of occupational therapists by audiologists. CONCLUSIONS: Innovations in workplace practice in hearing loss require engagement of occupational therapists, audiologists, and employers in knowledge transfer, networking, and learning. This column introduces two theories that may guide the use and development of evidence, knowledge, and expertise toward innovations in hearing work practice.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».