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Enregistrement W2017264753 · doi:10.11606/issn.1679-9836.v92i2p87-96

Developing competency - based accreditation for health promotion in Europe

2014· article· en· W2017264753 sur OpenAlexaboutno aff
Barbara Battel-Kirk, Margaret M. Barry

Notice bibliographique

RevueRevista de Medicina · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesAccreditationChemistryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In April 2013, the inaugural meeting of the Board and Committees of the IUHPE European Health Promotion Accreditation System was held in Paris. The meeting heralded the implementation of an innovative competency-based accreditation system for health promotion in Europe. The System aims to promote quality assurance and competence in health promotion through a Europe-wide accreditation system which is designed to be flexible and sensitive to different contexts while maintaining robust and validated criteria. The System builds on the international literature on competency-based approaches to health promotion and on global capacity development initiatives such as the Galway Consensus Conference Statement 'Toward Domains of Core Competency for Building Global Capacity in Health Promotion' 1 . The System is designed to provide validated mechanisms for assuring quality in health promotion practice, education and training and a foundation for capacity development in Europe based on shared concepts and a formalised system of professional recognition.The competencies and professional standards that underpin the System are premised on the core concepts and principles of health promotion as defined in the Ottawa Charter for Health Promotion 2 and successive World Health Organisation charters and declarations [3][4][5][6][7][8] . The System is currently undergoing intensive piloting and will be fully operational in 2014. Methods: The System builds on a competencybased accreditation framework developed as part of the CompHP Project. The CompHP Project development processes employed a phased, multiple-method approach to facilitate consensus-building

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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