Author comment: Focus groups to identify climate change professionals' perspectives on the competencies for One Health graduates — R0/PR1
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,021 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».