Logic model for a train-the-trainer program ensuring alignment with recovery college principles and values
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Recovery colleges (RC) provide free courses on mental health, well-being and recovery. Training of RC trainers is a crucial aspect of ensuring fidelity to the RC, but to date, there are no documented experiences of train-the-trainer (TTT) programs and good practices for training RC trainers. This paper presents the logic model of the TTT program developed by the Health and Recovery Learning Center in Quebec. This paper aims to provide an example of how a TTT program can be designed. Design/methodology/approach An RC in Quebec, Canada, has designed and implemented a TTT program in collaboration with several partners in the health and education sectors. A logic model was used to ensure explicit links between the program components (inputs, activities and tools) and the intended results (outputs, outcomes and impact). Findings The TTT program is structured around a robust logic model in which all components are linked, ensuring alignment with RC principles and values framework. Three key stages are depicted: recruitment, training modules and continuous support for trainers. Specific tools were also developed to promote and support trainers’ competencies and courses co-design. Originality/value This paper adds to the literature on RC by presenting the first documented TTT program designed for RC trainers. It provides an overview of co-production practices and intersectoral collaboration contributing to the understanding of key elements to be included in the implementation of an RC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».