Building Professionalism Through Management Training: New England Public Health Training Center's Low-Cost, High-Impact Model
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Evolving practices, accreditation, and priorities established in Public Health 3.0 are adding to the long-identified need for management training among public health practitioners. PROGRAM: The New England Public Health Training Center is addressing this need with a flexible, open-source, 16-topic training program. The program is designed to build competencies for current and future managers, preparing them for their day-to-day tasks and for the kinds of adaptation suggested by Public Health 3.0 advocates. IMPLEMENTATION: The training program uses live expert instructors for 10 webinars and 2 in-person trainings. Experts have also created the content for multiple self-paced E-Learnings that trainees undertake in addition to the instructor-led sessions. A webinar platform with breakout rooms and an advanced learning management system allows for online discussion and mentor interaction. The course has now been offered, evaluated, and modified 3 times, and the materials are available for noncommercial use by the public health community. EVALUATION: Using the Kirkpatrick training evaluation model, the recent cohort was satisfied (87.5%) with the training, reported identifying actions to apply information learned to their work (85.8%), and experienced statistically significant knowledge gains. Earlier trainees reported work-related behavior change. DISCUSSION: Management training offers the hope of increasing professionalism; creating better, more effective workplaces and programs; and preparing practitioners for an evolving public health landscape. Early results indicate that NEPHTC's program, Managing Effectively in Today's Public Health Environment, is a useful tool in realizing that hope.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,033 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».