Apprentissage organisationnel en promotion de la santé : une expérience québécoise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This article focuses on health promotion laboratories, a Quebec professional development program offered by the Public Health Department of the Montréal Region to teams of professionals and managers working in health promotion within local public health organizations. The objective is to examine the process of translating the knowledge gained by participants as a result of the program over the longer term within the organization. METHOD: This was a qualitative descriptive study. The work was guided by Nonaka’s Organizational Knowledge Creation Model. Data were collected from participants at several types of discussion and development events held in the three months following the end of the pilot project. A thematic content analysis was performed using a grid derived from Nonaka’s model. RESULTS: The analysis revealed the presence of both externalization and internalization in two of the sites, as well as a considerable volume of combinations in the four sites studied. In the latter case, the learnings reused over the longer term were similar to those that had been transferred in the short term (e.g. ideas and methods relating to partnership, planning, etc.). CONCLUSION: These results are important, in that they confirm the laboratories’ potential to propagate the learnings throughout the organization, beyond the short-term gains made by participants during the laboratories. These learnings could potentially pave the way for new practices.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».