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Enregistrement W4386640633 · doi:10.3389/phrs.2023.1606110

The Governance of Core Competencies for Public Health: A Rapid Review of the Literature

2023· review· en· W4386640633 sur OpenAlexafffund
Harman Singh Sandhu, Victoria Otterman, Lynda Tjaden, Rosemarie Shephard, Emma Apatu, Erica Di Ruggiero, Richard Musto, Jasmine Pawa, Malcolm Steinberg, Claire Betker

Notice bibliographique

RevuePublic health reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Public Health AssociationImpactPublic Health Agency of CanadaNOSM UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoSimon Fraser UniversitySt. Francis Xavier UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaMcMaster University
Mots-clésDelphi methodPublic healthCorporate governanceCore competencyWorkforceDelphiMedicinePolitical scienceKnowledge managementPublic relationsBusinessPsychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core competencies for public health (CCPH) define the knowledge, skills, and attitudes required of a public health workforce. Although numerous sets of CCPH have been established, few studies have systematically examined the governance of competency development, review, and monitoring, which is critical to their implementation and impact. This rapid review included 42 articles. The findings identified examples of collaboration and community engagement in governing activities (e.g., using the Delphi method to develop CCPH) and different ways of approaching CCPH review and revision (e.g., every 3 years). Insights on monitoring and resource management were scarce. Preliminary lessons emerging from the findings point towards the need for systems, structures, and processes that support ongoing reviews, revisions, and monitoring of CCPH.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0190,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,568
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,005 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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