The Case for Assessing and Reporting on Facilitator Fidelity: Introducing the Fidelity of Implementation in Parenting Programs Guideline
Notice bibliographique
Résumé
The sizeable body of evidence indicating that parenting programs have a positive impact on children and families highlights the potential public health benefits of their implementation on a large scale. Despite evidence and global attention, beyond the highly controlled delivery of parenting programs via randomized trials, little is known about program effectiveness or how to explain the poorer results commonly observed when implemented in community settings. Researchers, practitioners, and policymakers must work together to identify what is needed to spur adoption and sustainment of evidence-based parenting programs in real-world service systems and how to enhance program effectiveness when delivered via these systems. Collecting, analyzing, and using facilitator fidelity data is an important frontier through which researchers and practitioners can contribute. In this commentary, we outline the value of assessing facilitator fidelity and utilizing the data generated from these assessments; describe gaps in research, knowledge, and practice; and recommend directions for research and practice. In making recommendations, we describe a collaborative process to develop a preliminary guideline-the Fidelity of Implementation in Parenting Programs Guideline or FIPP-to use when reporting on facilitator fidelity. Readers are invited to complete an online survey to provide comments and feedback on the first draft of the guideline. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s43477-023-00092-5.
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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 | 0,188 | 0,511 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».