Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This research was conducted to suggest a recommendation for the Korean credentialing policy of health education specialist as the primary human resource in community health promotion activities from the special group perspective of the Korean Society for Health Education and Promotion. Methods: This research was conducted by the professional focus group discussion and descriptive literature review on health education and promotion. Results: This draft recommendation for Korean credentialing system development of health education specialist was based on the four background reasons for modifying health promotion related acts, for developing better policy of health education credentialing, for keeping the public and ethical responsibilities as the competitive professional society, and for improving health promotion activities in Korea. Theoretical background of the four reasons was Ottawa Charter. We classified three credentialing levels of health education specialist based on health education own competencies, coordiating competencies with environmental factors, and research competencies. Furthermore, we developed 10 major roles and categorized 53 sub-roles based on these competencies above. We recommended 10 classes required to take to become Health Education Specialist. These 10 classes were developed based on the credentialing systems in the United States and Japan. These 10 classes were about health education and promotion methods and strategies not health intervention topics. We also built the draft plan for continuing education to keep KCHES based on the NCHEC in the United States. Conclusions: Further research should be conducted to build better health education specialist credentialing systems modifing current communtiy-based health promotion activities in terms of modifying public regulation, developing KCHEC examination system, protecting job security both in public and private sectors, and creating professionalism in KCHEC.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,051 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».