Developing a Competency Framework for Population Health Graduate Students Through Student and Faculty Collaboration
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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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 | 0,046 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».