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Enregistrement W4406772161 · doi:10.1177/00333549241308524

Assessing Communication Competencies in Canadian MPH Program Curriculum: A Content Analysis of Communication Courses

2025· article· en· W4406772161 sur OpenAlexafffundabout
Melissa MacKay, Devon McAlpine, Lauren E. Grant, Andrew Papadopoulos, Jennifer E. McWhirter

Notice bibliographique

RevuePublic Health Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth communicationDisinformationPublic healthHealth literacyCurriculumMedical educationSocial mediaPublic relationsContent analysisInformation and Communications TechnologyPsychologyMedicinePolitical scienceComputer scienceSociologyPedagogyHealth careNursingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Communication plays a pivotal role in addressing modern and complex public health challenges. Our study assessed the extent to which communication-related course outlines in Canadian master of public health (MPH) programs aligned with national and international public health competency frameworks in their coverage of communication competencies. METHODS: We conducted an environmental scan and content analysis of MPH courses relevant to public health communication in 2022 and 2023. We used university and program websites and Google to conduct initial searches and obtain course outlines, supplementing these searches with a survey. We developed a codebook based on public health competencies and pedagogical best practices, capturing variables for communication competencies, audiences, channels, tools, and techniques. Two researchers independently coded course outlines. Descriptive statistics evaluated how these courses address communication-related public health competencies. RESULTS: We obtained 11 course outlines offered from 2010 through 2023. The focus of the included courses varied, with health communication (n = 3), knowledge mobilization (n = 3), and risk and/or crisis communication (n = 2) being the most common. All courses broadly aligned with communication competencies related to communication with different audiences (n = 11), and mobilizing (n = 9), interpreting (n = 11), tailoring (n = 9), and facilitating (n = 9) communication. Using technology (n = 4) and media (n = 6), addressing mis/disinformation (n = 1), and communicating with diverse audiences (n = 3) had less alignment. CONCLUSIONS: Findings revealed gaps in the coverage of key competencies, particularly in addressing mis/disinformation, leveraging technology and media, communicating with diverse populations, health literacy, and crisis communication. Ongoing review of curriculum would ensure alignment with evolving competencies and public health demands.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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