A mixed methods evaluation of capturing and sharing practitioner experience for improving local tobacco control strategies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Practitioner experience is one type of evidence that is used in public health planning and action. Yet, methods for capturing and sharing experience are under-developed. We evaluated the reach, uptake and use of an example of capturing and sharing practitioner experience from tobacco control known as documentation of practice (DoP) reports. METHODS: The participatory, mixed methods approach included the following: a document review to capture data related to the extent and how DoP reports reached the target population; an online survey to assess awareness, use and perceptions about DoP reports; and semi-structured interviews to identify and explore examples of instrumental, conceptual and symbolic use of DoP reports. The samples for the survey and interviews included tobacco control practitioners from public health units in Ontario, Canada. RESULTS: Seventy-three individuals participated in the survey and 10 were interviewed. Awareness of at least one DoP report was high. The most common way of learning about DoP reports was email. DoP reports focused on policy issues had highest use; these reports were used in conceptual (helped raise awareness), instrumental (directly informed local policy development) and symbolic (confirmed a choice already made) ways. DoP reports may be improved with key messages, shorter development timelines, more relevant topic selection and dissemination to audiences beyond public health. CONCLUSION: DoP reports are useful to public health practitioners working in tobacco control within Ontario; refinements to development and dissemination processes will enhance use. Future studies and adaptations of DoP reports could help improve use of practitioner experience as one source of evidence informing public health 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 | 0,208 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».