Graduate certificate in local development planning, land use management and disaster risk management: a knowledge, attitude and practice (KAP) evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to assess knowledge retention of the graduates of the online graduate certificate on local development planning, land use management and disaster risk management (PDLOTGR, the abbreviation of the certificate's Spanish title). The certificate was offered to practitioners and faculty members of Latin American countries since 2016. Design/methodology/approach The authors reviewed the knowledge, attitude and practice (KAP) method to develop a specific approach, which included the preparation of a KAP survey, a composite KAP index and three sub-indices. The survey targeted two groups: (1) experimental group, composed of the certificate's 76 graduates, and (2) control group, comprised of 25 certificate's candidates, who had not yet undergone the training/intervention. The statistical analysis included a one-way multivariate analysis of variance to compare the mean scores on the KAP index and sub-indices for individuals in the experimental and control groups. Findings The study results showed significant differences in the knowledge sub-index between those who had completed the PDLOTGR training and those who had not, while the attitudes and practices sub-indices did not show significant differences. When using the KAP index, a statistically significant difference was also observed between the two groups. Originality/value Perceived knowledge assessment offers an acceptable and non-intimidating option for evaluating continuing education and professional development programs associated to disaster risk. It is particularly helpful in determining whether an intervention or program has a lasting impact. It is not, however, a substitute for direct knowledge assessment, and the use of other methods to evaluate the performance of a capacity building program's graduates.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».