Training public health superheroes: five talents for public health leadership
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health leaders have been criticized for their policy stances, relationships with governments and failure to train the next generation. New approaches to the identification and training of public health leaders may be required. To inform these, lessons can be drawn from public health 'superheroes'; public health leaders perceived to be the most admired and effective by their peers. METHODS: Members and Fellows of the UK Faculty of Public Health were contacted via e-newsletter and magazine and asked to nominate their 'Public Health Superhero'. Twenty-six responses were received, nominating 40 different people. Twelve semi-structured interviews were conducted. Thematic analysis, based on 'grounded theory', was conducted. RESULTS: Five leadership 'talents' for public health were identified: mentoring-nurturing, shaping-organizing, networking-connecting, knowing-interpreting and advocating-impacting. CONCLUSIONS: Talent-based approaches have been effective for leadership development in other sectors. These talents are the first specific to the practice of public health and align with some aspects of existing frameworks. An increased focus on identifying and developing talents during public health training, as opposed to 'competency'-based approaches, may be effective in strengthening public health leadership. Further research to understand the combination and intensity of talents across a larger sample of public health leaders is required.
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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 | 0,075 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; 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 ».