Public health nutrition practice in Canada: a situational assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Renewed focus on public health has brought about considerable interest in workforce development among public health nutrition professionals in Canada. The present article describes a situational assessment of public health nutrition practice in Canada that will be used to guide future workforce development efforts. METHODS: A situational assessment is a planning approach that considers strengths and opportunities as well as needs and challenges, and emphasizes stakeholder participation. This situational assessment consisted of four components: a systematic review of literature on public health nutrition workforce issues; key informant interviews; a PEEST (political, economic, environmental, social, technological) factor analysis; and a consensus meeting. FINDINGS: Information gathered from these sources identified key nutrition and health concerns of the population; the need to define public health nutrition practice, roles and functions; demand for increased training, education and leadership opportunities; inconsistent qualification requirements across the country; and the desire for a common vision among practitioners. CONCLUSIONS: Findings of the situational assessment were used to create a three-year public health nutrition workforce development strategy. Specific objectives of the strategy are to define public health nutrition practice in Canada, develop competencies, collaborate with other disciplines, and begin to establish a new professional group or leadership structure to promote and enhance public health nutrition practice. The process of conducting the situational assessment not only provided valuable information for planning purposes, but also served as an effective mechanism for engaging stakeholders and building consensus.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».