Who are the Speech-Language Pathologists of the Future? Results of a national demographic survey of Canadian SLP Students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Speech-language pathologists (SLPs) are experts in communication and swallowing who work with individuals across the lifespan. Prior demographic surveys in English-speaking countries (e.g., Canada and the United States) suggest that SLPs’ gender, racial, linguistic, and cultural and socioeconomic backgrounds may not be aligned with those of their clientele. The aim of this study is to describe the demographic characteristics of current SLP students, to gauge whether the demographic composition of future clinicians is changing and is aligned with the population they are trained to serve. We designed an anonymous online survey, in the Canadian context, that enabled us to compare current SLP student demographics with statistics available about the target population at large. This survey was disseminated to all SLP students enrolled in an accredited institution in 2024. Participants answered questions about their age, sex and gender, linguistic, racial and cultural identities, and socioeconomic status. More than half (N=525, 53%) of currently enrolled SLP students completed the survey. Results indicate that SLP students are overwhelmingly cisgender females. SLP students spoke 48 unique languages, and while most were bi or multilingual, few felt competent enough in languages other than English and French to engage in clinical service delivery. There were 151 unique racial and ethnic identities reported, with the largest proportion of students identifying as “North American.” Culturally most SLPs identified as “Canadian.” Very few students identified as Black or Indigenous racially or culturally. Most respondents reported a higher-than-average total household income. Findings suggest that the demographic composition of current SLP students is more diverse than those currently practicing, however there is still over-, and underrepresentation of certain populations. Implications for practice and suggestions for future research are discussed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».