Workforce preparation for delivery of nurturing care in low‐ and middle‐income countries: Expert consensus on critical multisectoral training needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Services to support nurturing care through early childhood development (ECD) in low- and middle-income countries are hampered by significant workforce challenges. The global early childhood workforce is both diverse and complex, and it supports the delivery of a wide range of services in extremely diverse geographical and social settings. In the context of contemporary global goals for the universal provision of quality early childhood provision, there is an urgent need to build appropriate platforms for strengthening and supporting this workforce. However, the evidence base to support this work is severely limited. METHODS: To contribute to evidence on how to strengthen the ECD workforce in low- and middle-income countries, this study used a Delphi methodology involving three rounds of data collection with 14 global experts, to reach consensus on the most critical training needs of three key early childhood workforce groups: (i) health; (ii) community-based paraprofessionals, and (iii) educational professionals working across ECD programmes. RESULTS: The study identified a comprehensive set of shared, as well as distinct, training needs across the three groups. Shared training needs include the following: (i) nurturing dispositions that facilitate work with children and families in complex settings; (ii) knowledge and skills to support responsive, adaptable delivery of ECD programmes; and (iii) systems for ECD training and professional pathways that prioritise ongoing mentoring and support. CONCLUSIONS: The study's detailed findings help to address a critical gap in the evidence on training needs for ECD workers in low-resource contexts. They provide insights into how to strengthen content, systems, and methods of training to support intersectoral ECD work in resource-constrained contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».