Understanding the Role of Communities of Practice in Evidence-Informed Decision Making in Public Health
Notice bibliographique
Résumé
In this article we report on qualitative findings that describe public health practitioners' practice-based definitions of evidence-informed decision making (EIDM) and communities of practice (CoP), and how CoP could be a mechanism to enhance their capacity to practice EIDM. Our findings emerged from a qualitative descriptive analysis of group discussions and participant concept maps from two consensus-building workshops that were conducted with public health practitioners (N = 90) in two provinces in eastern Canada. Participants recognized the importance of EIDM and the significance of integrating explicit and tacit evidence in the EIDM process, which was enhanced by CoP. Tacit knowledge, particularly from peers and personal experience, was the preferred source of knowledge, with informal peer interactions being the favored form of CoP to support EIDM. CoP helped practitioners build relationships and community capacity, share and create knowledge, and build professional confidence and critical inquiry. Participants described individual and organizational attributes that were needed to enable CoP and EIDM.
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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 | 0,137 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,069 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».