Information Seeking When Problem Solving: Perspectives of Public Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Given the many different types of professionals working in public health and their diverse roles, it is likely that their information needs, information-seeking behaviors, and problem-solving abilities differ. Although public health professionals often work in interdisciplinary teams, few studies have explored their information needs and behaviors within the context of teamwork. This study explored the relationship between Canadian public health professionals' perceptions of their problem-solving abilities and their information-seeking behaviors with a specific focus on the use of evidence in practice settings. It also explored their perceptions of collaborative information seeking and the work contexts in which they sought information. METHODS: Key Canadian contacts at public health organizations helped recruit study participants through their list-servs. An electronic survey was used to gather data about (a) individual information-seeking behaviors, (b) collaborative information-seeking behaviors, (c) use of evidence in practice environments, (d) perceived problem-solving abilities, and (e) demographic characteristics. RESULTS: Fifty-eight public health professionals were recruited, with different roles and representing most Canadian provinces and one territory. A significant relationship was found between perceived problem-solving abilities and collaborative information-seeking behavior (r = -.44, p < .00, N = 58), but not individual information seeking. The results suggested that when public health professionals take a shared, active approach to problem solving, maintain personal control, and have confidence, they are more likely collaborate with others in seeking information to complete a work task. LINKING EVIDENCE TO ACTION: Administrators of public health organizations should promote collaboration by implementing effective communication and information-seeking strategies, and by providing information resources and retrieval tools. Public health professionals' perceived problem-solving abilities can influence how they collaborate in seeking information. Educators in public health organizations should tailor training in information searching to promote collaboration through collaborative technology systems.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».