The barriers and opportunities to support the early career academics and professionals in human factors/ergonomics - revisiting reflections from IEA2015, IEA2018 & IEA2021
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Early-Career Community (ECC) comprises researchers, practitioners, and professionals in their "early-career" stages in the Human Factors/Ergonomics (HFE) profession. Early-career HFE professionals are essential to both current industry decision making and future growth of our profession. OBJECTIVE: This paper provides detailed insights into the barriers and suggestions to support engagement with ECC within the International Ergonomics Association (IEA) and its Federated Societies. METHODS: This report integrates key findings from the formal and informal discussions that occurred with diverse groups of stakeholders (n > 100) at IEA2015, IEA2018 and IEA2021 guided by the participatory inquiry paradigm, cooperative action-inquiry and participatory ergonomics approaches. RESULTS: Barriers to support ECC include: a lack of employment opportunities, poor general awareness and integration of HFE in existing university-courses, financial constraints, inclusivity challenges and a lack of Influence in decision-making. While some of the more systemic challenges are context-specific and cannot be overcome, ECCs suggested that: the IEA and its Federated Societies include ECC members as part of their boards; a Standing Committee for the ECCs be established as part of the IEA; make use of social-media more effectively to engage the ECC. More mentorship, networking, knowledge sharing, training and education, combined with financial-support will ensure that the ECC can participate. CONCLUSION: ECC members experience complex and dynamic challenges that affect their development and involvement in the broader HFE profession. It is therefore critical that appropriate, global, national and local strategies are developed to continue to support and develop the ECC to ensure the continued growth of and demand for HFE.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 découle