The Core Competencies for Public Health in Canada: Opportunities and Recommendations for Modernization
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The 2008 Public Health Agency of Canada's (PHAC's) "Core Competencies for Public Health in Canada" (the "Canadian core competencies") outline the skills, attitudes, and knowledge essential for the practice of public health. The core competencies represent an important part of public health practice, workforce development, and education in Canada and internationally. However, the core competencies are considered outdated and are facing calls for review, expansion, and revision. OBJECTIVE: To examine the literature on public health competencies to identify opportunities and recommendations for consideration when reviewing and updating the Canadian core competencies. METHODS: This narrative literature review included 4 components: 3 literature searches conducted between 2021 and 2022 using similar search strategies, as well as an analysis of competency frameworks from comparable jurisdictions. The 3 searches were conducted in collaboration with the Health Library to identify core competency-relevant scholarly and gray literature published in English since 2007. Reference lists of sources identified were also reviewed. During the data extraction process, one researcher screened each source, extracted competency-relevant information, and categorized these data into key findings. RESULTS: After identifying 2392 scholarly and gray literature sources, 166 competency-relevant sources were included in the review. Findings from these sources were synthesized into 3 main areas: (1) competency framework methodology and structure; (2) competencies to add; and (3) competencies to modify. DISCUSSION: These findings demonstrate that updates to Canada's core competencies are needed and overdue. Recommendations to support this process include establishing a formal governance structure for the competencies' regular review, revision, and implementation, as well as ensuring that priority topics applicable across all competency categories are integrated as overarching themes. Limitations of the evidence include the potential lack of applicability and generalizability to the Canadian context, as well as biases associated with the narrative literature review methodology.
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 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 | 0,058 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».