Audiology India (Non-Governmental Organization): Background, Mission, and Accomplishments
Notice bibliographique
Résumé
Hearing loss is a global health concern, particularly in the low- and middle-income countries. Some of the reasons for this include, higher prevalence of hearing loss in these countries, lack of adequate awareness on hearing loss and its consequences, limited access to hearing care services to in suburban/rural areas, and high cost of such services. To make matters worse, health care services provided by the government in developing countries such as India are limited, and services provided by for-profit institutions are expensive. Therefore, there is a need for other stakeholders (e.g., non-governmental organizations) to bridge this service gap. In this paper, we introduce Audiology India (AI) to readers, an organization that is striving to improve ear and hearing health care services in India. We begin this paper by providing an overview of the current status of hearing care services in India. Next, we describe the background of AI, its mission, and accomplishments. Briefly, the goals of AI are: (a) to provide community-based hearing care services to individuals with no access to mainstream ear-care; (b) to conduct campaigns to raise public awareness about hearing loss and avenues for its prevention; (c) to carry out need-based research to continuously fine-tune our services and advance audiology in India; and (d) to offer consultancy services related to ear and hearing care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».