A Six-Step Model for Developing Competency Frameworks in the Healthcare Professions
Notice bibliographique
Résumé
Competency frameworks are developed for a variety of purposes, including describing professional practice and informing education and assessment frameworks. Despite the volume of competency frameworks developed in the healthcare professions, guidance remains unclear and is inconsistently adhered to (perhaps in part due to a lack of organizing frameworks), there is variability in methodological choices, inconsistently reported outputs, and a lack of evaluation of frameworks. As such, we proposed the need for improved guidance. In this paper, we outline a six-step model for developing competency frameworks that is designed to address some of these shortcomings. The six-steps comprise [1] identifying purpose, intended uses, scope, and stakeholders; [2] theoretically informed ways of identifying the contexts of complex, "real-world" professional practice, which includes [3] aligned methods and means by which practice can be explored; [4] the identification and specification of competencies required for professional practice, [5] how to report the process and outputs of identifying such competencies, and [6] built-in strategies to continuously evaluate, update and maintain competency framework development processes and outputs. The model synthesizes and organizes existing guidance and literature, and furthers this existing guidance by highlighting the need for a theoretically-informed approach to describing and exploring practice that is appropriate, as well as offering guidance for developers on reporting the development process and outputs, and planning for the ongoing maintenance of frameworks.
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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 | 0,041 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».