MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408158724 · doi:10.1017/one.2025.3.pr4

Decision: Climate change professionals' perspectives on the competencies for One Health graduates — R1/PR4

2025· peer-review· en· W4408158724 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversité de MontréalUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth professionalsClimate changeMedical educationPsychologyMedicineHealth careEconomicsEconomic growthEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0120,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate Change and Health Impacts→Travaux en français237 207→