Identifying core competencies for public health epidemiologists.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health authorities have prioritized the identification of competencies, yet little empirical data exist to support decisions on competency selection among particular disciplines. We sought perspectives on important competencies among epidemiologists familiar with or practicing in public health settings (local to national). METHODS: Using a sequential, qualitative-quantitative mixed method design, we conducted key informant interviews with 12 public health practitioners familiar with front-line epidemiologists' practice, followed by a web-based survey of members of a provincial association of public health epidemiologists (90 respondents of 155 eligible) and a consensus workshop. Competency statements were drawn from existing core competency lists and those identified by key informants, and ranked by extent of agreement in importance for entry-level practitioners. RESULTS: Competencies in quantitative methods and analysis, critical appraisal of scientific evidence and knowledge transfer of scientific data to other members of the public health team were all regarded as very important for public health epidemiologists. Epidemiologist competencies focused on the provision, interpretation and 'translation' of evidence to inform decision-making by other public health professionals. Considerable tension existed around some potential competency items, particularly in the areas of more advanced database and data-analytic skills. INTERPRETATION: Empirical data can inform discussions of discipline-specific competencies as one input to decisions about competencies appropriate for epidemiologists in the public health workforce.
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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 | 0,038 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».