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Enregistrement W3022945260 · doi:10.1097/phh.0000000000001173

Where Are We Now? A Content Analysis of Canadian Master of Public Health Course Descriptions and the Public Health Agency of Canada's Core Competencies

2020· article· en· W3022945260 sur OpenAlexaffabout
Emma Apatu, Will Sinnott, Thomas Piggott, David Butler-Jones, Laura N. Anderson, Elizabeth Álvarez, Maureen Dobbins, Leila E. Harrison, Sarah Neil‐Sztramko

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Management and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourseworkThematic analysisDiversity (politics)Agency (philosophy)Content analysisPublic healthMedical educationCore competencyScope (computer science)Public relationsPsychologyPolitical scienceSociologyMedicineQualitative researchComputer scienceNursingManagementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the degree to which Master of Public Health (MPH) programs' course descriptions align with the Public Health Agency of Canada's (PHAC's) core competency categories in order to identify strengths and training gaps in such programs across Canada. METHODS: A content analysis of MPH programs in Canada was conducted from July 2019 to November 2019. A sampling frame of programs was obtained from a list from the PHAC Web site. Program information, including mandatory and elective course descriptions, was extracted from each program's Web site and analyzed in NVivo 12. Course descriptions were independently categorized by 2 researchers into 1 or more of the 7 categories of the core competencies outlined by the PHAC. RESULTS: We identified 18 universities with MPH programs with 267 courses across Canada. Thematic analysis revealed that 100% of programs had coursework that addressed the "Public Health Sciences" and "Assessment and Analysis" categories; 93% addressed "Policy and Program Planning, Implementation, and Evaluation"; 67% addressed each of "Communication," "Leadership," and "Partnerships, Collaboration, and Advocacy"; and only 56% had course descriptions addressing "Diversity and Inclusiveness." CONCLUSIONS: We find that Canadian MPH programs may lack course offerings addressing core competency categories relating to diversity and inclusiveness, communication, and leadership. Our findings were limited in scope as we relied on program Web sites; thus, further research should explore course content in more depth than this course description analysis allowed and identify ways to close the MPH curricular gaps we identified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,460
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,017 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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