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Enregistrement W4394855791 · doi:10.3390/children11040477

Using Implementation Research to Inform Scaling of Parenting Programs: Independently Conducted Case Studies from Zambia and Bhutan

2024· article· en· W4394855791 sur OpenAlexaff
Frances E. Aboud, Karma Choden, Given Hapunda, Francis Sichimba, Ania Chaluda, Rafael Contreras Gomez, Rachel Hatch, Sara Dang, Karma Dyenka, Cecilia Banda, Carina Omoeva

Notice bibliographique

RevueChildren · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesLEGO FoundationStrongFHI 360UNICEF
Mots-clésWorkforceAttendanceAttritionWorkloadGovernment (linguistics)Scale (ratio)Focus groupChristian ministryResource (disambiguation)Medical educationQuality (philosophy)Implementation researchNursingMedicinePsychologyBusinessPolitical sciencePsychological interventionGeographyComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two case studies of parenting programs for parents of children 0 to 36 months of age, developed and implemented by Save the Children/Ministry of Health/Khesar Gyalpo University in Bhutan and UNICEF Zambia, were conducted by an independent research group. The focus was on how program delivery and scale-up were revised on the basis of feedback from implementation research. Feedback on workforce delivery quality was based on observations of deliveries using a monitoring form, as well as survey and interview data collected from the workforce. In-depth interviews with the resource team during the fourth year of implementation revealed how the feedback was used to address horizontal and vertical scaling. Delivery quality was improved in some cases by revising the delivery manual, offering refresher courses, and instituting regular monitoring. Scaling challenges in Zambia included slow progress with regard to reaching families in the two districts, which they addressed by trialing group sessions, and stemming workforce attrition. The challenges in Bhutan were low attendance and reducing the workload of providers. Vertical scaling challenges for both countries concerned maintaining demand through continuous advocacy at community and government levels to sustain financing and to show effectiveness in outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2024
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Résumé présentoui

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