Developing a Competency Framework for Population Health Graduate Students Through Student and Faculty Collaboration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Defining competencies within health disciplines is important because it provides a shared understanding of the fundamental knowledge, skills, and attitudes necessary for research and practice while also offering a practical reference point for academic preparation and professional development. However, existing literature regarding competency frameworks does not address the unique needs of interdisciplinary population health research graduate students. The purpose of this project was to understand the competencies desired by interdisciplinary population health research graduate students within the Healthy Populations Institute (HPI) at Dalhousie University and to create a competency framework on which training and program development could be based. A student-led initiative was undertaken to identify core competencies necessary for interdisciplinary population health research graduate students from both traditional (e.g., health promotion) and nontraditional health (e.g., political science) backgrounds. Data were collected and analyzed via three phases: environmental scan, community resource mapping, and consultations with HPI research scholars. Through the environmental scan, core competencies and guiding principles were identified. Community resource mapping of local employment, volunteer, educational, and/or skill-building opportunities resulted in the development of a database. Consultations confirmed the validity of competencies identified in the scan and elicited further resources and suggestions for educational and professional skill development. This project resulted in a unique competency framework that will inform ongoing program development and foster additional opportunities for graduate students within HPI. The process of creating this framework may also be of value to other universities wishing to develop or refine their own set of competencies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle