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Enregistrement W2561008083 · doi:10.1080/14992027.2016.1265155

Representations of workers with hearing loss in Canadian newspapers: a thematic analysis

2016· article· en· W2561008083 sur OpenAlexaffabout
Raphaelle Koerber, Mary Beth Jennings, Lynn Shaw, Margaret F. Cheesman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensDalhousie UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperAudiologyHearing lossThematic analysisThematic mapPsychologyLinguisticsMedicineGeographySociologyMedia studiesCartographyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Participation in the labour force with a hearing impairment presents a number of challenges. This study describes how Canadian newspapers represent workers with hearing loss. DESIGN: Taking a critical framing theory approach, thematic analysis was performed through coding relevant articles, abstracting and hierarchically categorising themes. STUDY SAMPLE: Seven English-language Canadian newspapers were searched for publications between 1995 and 2016. Twenty-six articles met our criteria: discussing paid workers with hearing loss who used English rather than sign language on the job and making reference to workers' competence. RESULTS: We identified a global theme, Focussing on a good worklife or focussing on a limited worklife, composed of three organising themes (1) Prominent individuals struggle, take action, and continue despite hearing loss, (2) Workers with hearing loss in the community create their best day themselves, and (3) Workers with hearing loss, as a generalised whole, are portrayed as either competent or limited. CONCLUSIONS: The dominant framing portrays individual workers as ingenious, determined, and successful. Negative framings were predominantly generalisations to these workers as a group. To generate more positive framings, professionals can build relationships with consumer groups and, when contacted by the media, direct journalists to interview workers with hearing loss.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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