A Tale of Two Programs for Parents of Young Children: Independently-Conducted Case Studies of Workforce Contributions to Scale in Bhutan and Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Two case studies of parenting programs, aiming to improve parenting practices and child development outcomes, and implemented by Save the Children/Ministry of Health/Khesar Gyalpo University in Bhutan and Boston College/University of Rwanda/FXB in Rwanda, respectively called Prescription to Play and Sugira Muryango, were conducted by an independent research and learning group. Implementation research focused on the workforce, a crucial but little-studied element determining the success of programs going to scale. Mixed methods were used to examine their training, workload, challenges, and quality of delivery. Health assistants in Bhutan and volunteers in Rwanda were trained for 10-11 days using demonstrations, role plays, and manuals outlining activities to deliver to groups of parents (Bhutan) or during home visits (Rwanda). Workers' own assessments of their delivery quality, their confidence, and their motivations revealed that duty, confidence, and community respect were strong motivators. According to independent observations, the quality of their delivery was generally good, with an overall mean rating on 10 items of 2.36 (Bhutan) and 2.44 (Rwanda) out of 3. The facilitators of scaling for Bhutan included institutionalizing training and a knowledgeable workforce; the barrier was an overworked workforce. The facilitators of scaling for Rwanda included strong follow-up supervision; the barriers included high attrition among a volunteer workforce.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».