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Enregistrement W2944978462 · doi:10.1080/14992027.2019.1602737

Clinician, student and faculty perspectives on the audiology-industry interface: implications for ethics education

2019· article· en· W2944978462 sur OpenAlexaff
Stella Ng, Jeff Crukley, Emilia Kangasjarvi, Laya Poost-Foroosh, Steven J. Aiken, Shanon Phelan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of AlbertaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesAmerican Academy of Audiology Foundation
Mots-clésCurriculumNonprobability samplingDistressPsychologyProfessional ethicsAutonomyEngineering ethicsMedical educationSocial psychologyPedagogyMedicineClinical psychologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Supporting audiologists to work ethically with industry requires theory-building research. This study sought to answer: How do audiologists view their relationship with industry in terms of ethical implications? What do audiologists do when faced with ethical tensions? How do social and systemic structures influence these views and actions?Design: A constructivist grounded theory study was conducted using semi-structured interviews of clinicians, students and faculty.Study sample: A purposive sample of 19 Canadian and American audiologists was recruited with representation across clinical, academic, educational and industry work settings. Theoretical sampling of grey literature occurred alongside audiologist sampling. Interpretations were informed by the concepts of ethical tensions as ethical uncertainty, dilemmas and distress.Results: Findings identified the audiology–industry relationship as symbiotic but not wholly positive. A range of responses included denying ethical tensions to avoiding any industry interactions altogether. Several of our participants who had experienced ethical distress quit their jobs to resolve the distress. Systemic influences included the economy, professional autonomy and the hidden curriculum.Conclusions: In direct response to our findings, the authors suggest a move to include virtues-based practice, an explicit curriculum for learning ethical industry relations, theoretically-aligned ethics education approaches and systemic and structural change.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,418 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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