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Enregistrement W1752560867 · doi:10.3233/wor-2009-0849

Towards a comprehensive approach for managing transitions of older workers with hearing loss

2009· article· en· W1752560867 sur OpenAlexaff
Daniel Fok, Lynn Shaw, Mary Beth Jennings, Margaret F. Cheesman

Notice bibliographique

RevueWork · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHearing lossNexus (standard)Work (physics)Inclusion (mineral)PsychologyApplied psychologyAudiologyComputer scienceEngineeringMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demographic and legislative trends suggest that many older workers may remain at work past the traditional retirement age. This extended work trajectory poses new challenges and opportunities for workers with acquired hearing loss as they age. Workplaces require a new approach to enable transitions of older workers with hearing loss to remain safe and productive. A review of the literature on older workers, those with hearing loss, and strategies used to accommodate them suggests that individualized and piecemeal approaches are predominant. While universal design represents a fresh ideology that may help create more accessible and usable products and environments, its application to improve workplaces for older workers with hearing loss is limited. This paper proposes that occupational science be integrated with knowledge in hearing sciences, accessibility, and usability to assist with the transitions faced by older workers with hearing loss. A more comprehensive approach including the following three key components will be posited to examine the nexus of aging, hearing loss and work: (1) the use of an occupational perspective, along with concepts in hearing sciences to examine hearing demands and improve hearing access; (2) the use of contextual processes to promote physical and social change, and (3) the inclusion of Universal Design for Hearing (UDH) considerations as stakeholders develop more hearing friendly workplaces.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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