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Enregistrement W2145190325 · doi:10.1044/gics2.2.40

Ethical Concerns in Voluntourism in Speech-Language Pathology and Audiology

2012· article· en· W2145190325 sur OpenAlexaff
Ellen M. Hickey, Monica McKenna, Celeste Woods, Carmen Archibald

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Global Issues in Communication Sciences and Related Disorders · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismTRIPS architectureBest practicePsychologyPublic relationsCoping (psychology)TanzaniaCultural competenceMedical educationMedicinePedagogyPolitical scienceSociologyEngineeringSocioeconomicsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in short-term volunteering (i.e., volunteer tourism) to contribute to the development of speech-language pathology (SLP) and audiology (AUD) in global contexts. While this is exciting, professionals and students must be properly prepared for such trips to ensure cultural safety and avoid potential ethical concerns and pitfalls of neo-colonialist perspectives in working in resource-poor contexts. There is a burgeoning literature on volunteer tourism and medical tourism that can be used to assist us in planning and preparing for such work. Some examples from the first author's experiences in Malawi, Tanzania, and Kenya are used to illustrate some of the ethical concerns in SLPs' and AUDs' voluntourism. This article suggests that we attend to the motivations of volunteers, conduct training to ensure culturally safe and sustainable practices, and assist volunteers in coping with culture shock and re-entry shock. Research is needed to understand best practices in assessment and treatment in global contexts and best practices in pre- and post-trip training for SLP/AUD volunteers and students.

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)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,048
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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