Practitioner consensus on the determinants of capacity building practice in high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess and develop consensus among experienced public health nutrition practitioners from high-income countries regarding conceptualisation of capacity building in practice, and to test the content validity of a previously published conceptual framework for capacity building in public health nutrition practice. DESIGN: A Delphi study involving three iterations of email-delivered questionnaires testing a range of capacity determinants derived from the literature. Consensus was set at >50% of panellists ranking items as 'very important' on a five-point Likert scale across three survey rounds. SETTING: Public health nutrition practice in Australia, the UK, Canada and the USA. SUBJECTS: Public health nutrition practitioners and academics. Result A total of thirty expert panellists (68% of an initial panel of forty-four participants) completed all three rounds of Delphi questionnaires. Consensus identified determinants of capacity building in practice including partnerships, resourcing, community development, leadership, workforce development, intelligence and quality of project management. CONCLUSIONS: The findings from the study suggest there is broad agreement among public health nutritionists from high-income countries about how they conceptualise capacity building in public health nutrition practice. This agreement suggests considerable content validity for a capacity building conceptual framework proposed by Baillie et al. (Public Health Nutr 12, 1031-1038). More research is needed to apply the conceptual framework to the implementation and evaluation of strategies that enhance the practice of capacity building approaches by public health nutrition professionals.
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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 | 0,185 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».