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 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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».