Appreciative inquiry: a strength-based research approach to building Canadian public health nursing capacity
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we evaluate the use of appreciative inquiry in focus groups with public health nurses, managers and policy makers across Canada as part of our project to generate policy recommendations for building public health nursing capacity. The focus group protocol successfully involved participants in data collection and analysis through a unique combination of appreciative inquiry and nominal group process. This approach resulted in credible data for analysis, and the final analysis met scientific research standards. The evaluation revealed that our process was effective in engaging participants when their time available was limited, no matter what their position or public health setting, and in eliciting solution-focused results. By focusing on what works well in an organisation, appreciative inquiry enabled us to identify the positive attributes of organisations that best support public health nursing practice and to develop practical policy recommendations because they were based on participants’ experience. Further, appreciative inquiry was especially effective with public health policy makers and nurses as it is consistent with the strength-based, capacity building approaches inherent in public health nursing practice.
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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 | 0,119 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,043 |
| Communication savante | 0,018 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».