Exploring Quality Management Strategies to Mitigate Culture Shock Among Cochlear Implant Users
Notice bibliographique
Résumé
AbstractAfter the cochlear implant (CI) activation period and therapy, adult CI users who travel overseas encounter culture shock factors that paralyze their coping capability, which need normalization through management strategies during the post-cochlear-implantation process (PCIP). In the structure of the conceptual framework, a plan is presented for addressing the management strategy. An integrated system of product-process-service-care portrays the product as an active implant within an individual bearer fostering a CI user’s physical, physiological, and psychological traits. The problematic aspects alter the end users’ coping capability in an unfamiliar host environment abroad. The qualitative research approach used was a single case study with five embedded units. The bounding of the study was to the United States and English-speaking regions of Canada, from which CI users may travel into host countries abroad. Participants are adult PCIP program managers. NVivo tools allow coding managerial opinions before analysis. The study results shed light on ways for innovation managers to (a) prevent inconsistencies producing a loss of quality during culture shock crisis, (b) positively integrate adult CI users for social change by locally or remotely mitigating culture shock factors through the social exchange, and (c) manage expectations. The management strategies needed to mitigate culture shock among adult CI users in crisis consists of (a) predicting the quality of the process, (b) executing mitigation strategy drivers, and (c) overcoming both standing disability and environmental factors. Total quality management aims at reducing the cost of quality and thus the PCIP system cost for raising the quality of a positive social exchange of adult CI users in a culture shock crisis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».