Challenges and Strategies Related to Hearing Loss Among Dairy Farmers
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Farming is often imagined to be a serene and idyllic business based on historical images of a man, a horse, and a plow. However, machinery and equipment on farms, such as older tractors, grain dryers, and vacuum pumps, can have noise levels, which may be dangerous to hearing with prolonged, unprotected exposure. PURPOSE: This qualitative study in Ontario, Canada, explored the challenges and coping strategies experienced by dairy farmers with self-reported hearing loss and communication difficulties. Through in-depth interviews, 13 farmers who experience significant hearing loss were questioned about the challenges they face as a result of hearing loss and the strategies they use to overcome or compensate for problems. FINDINGS: The 2 major challenges encountered by dairy farmers with a hearing loss were: (1) obtaining information from individuals, within groups, and through electronic media; and (2) working with animals, machinery, and noise. To cope with these challenges, participants used strategies identified as problem and emotion focused. CONCLUSIONS: Four themes arose from analysis of the challenges encountered and strategies used: 1. Hearing loss is experienced as a "familiar," but "private," problem for dairy farmers. 2. Communication difficulties can negatively affect the quality of relationships on the farm. 3. Safety and risk management are issues when farming with a hearing loss. 4. The management or control of excessive noise is a complex problem, because there are no completely reliable yet practical solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».