Psychological Work Environment and Professional Satisfaction Among Indian Audiologists
Notice bibliographique
Résumé
Objective : The study examined self-reported work environment and professional satisfaction among Indian audiologists. Method : A cross-sectional online survey was conducted using the demand-control-support questionnaire (DCSQ), a short version of the effort-reward-imbalance (ERI) questionnaire and open-ended questions to explore professional issues. Seventy-one Indian audiologists participated in the survey. Results : No association was found between demographic factors (i.e., gender, education, work type, and work settings) and the DCSQ and ERI sub-scales. Using the demand control model, 14% of audiologists reported working in a high-stress psychological work environment. Using the ERI ratio to estimate the imbalance between efforts and reward, it was observed that 72% of the participants experienced unfavourable working situations where the reward did not correspond to the effort made. Audiologists identified various professional issues including ‘lack of awareness of the profession among public’ and ‘unethical practice by other professionals and unqualified people is a concern’, and also made some suggestions on how to overcome them. Conclusions : The results suggest that a high percentage of audiologists perceive to be practising in high effort-low reward working conditions in comparison with audiologists in other countries such as Sweden. Further work is required to understand, and possibly overcome various professional concerns raised by audiologists.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».