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Enregistrement W4407292092 · doi:10.1017/one.2025.3

Climate change professionals’ perspectives on the competencies for One Health graduates

2025· article· en· W4407292092 sur OpenAlexaffabout
Carrie K. McMullen, Katie M. Clow, Cécile Aenishaenslin, Dale Lackeyram, E. Jane Parmley

Notice bibliographique

RevueResearch Directions One Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversité de MontréalUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeHealth professionalsMedical educationPsychologyPolitical scienceMedicineHealth careGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a pressing need for novel approaches to help address climate change and for a workforce that is equipped with a combination of new and different types of knowledges. The One Health (OH) core competencies perhaps offer the new knowledges, skills and attitudes that will be needed in a future generation of practitioners that does not shy away from complexity. The objective of this research was to identify overlapping and transferable OH-climate change competencies that are needed of professionals working to address climate change. Using focus groups and qualitative content analysis, 23 professionals from across Canada whose employment positions had a key focus on climate change were brought together across five sessions. Participants agreed that the OH competencies were applicable to their employment roles and responsibilities, but they identified four key missing areas that are important for graduates: evaluative and reflective practice, personal resilience, turning knowledge into action and having an openness to other knowledges (particularly Indigenous and non-Western viewpoints). This work also provided a first iteration of a process that should be continually used to bridge the gap between theory and practice, as employer needs are a key consideration during the development of educational programs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0160,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,117 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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