A national curriculum and community of practice for health services and policy research training: Insights from the Health System Impact Fellowship National Cohort Training Program ( <scp>HSIF NCTP</scp> )
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This overview outlines the development and implementation of the Health System Impact Fellowship (HSIF) National Cohort Training Program (NCTP)-a national training program for embedded health services and policy research (HSPR) in Canada. The program aims to improve HSPR capacity and make a recognizable impact within health systems. The HSIF NCTP aimed to achieve three specific goals related to advancing the community of practice in health services research: (1) providing tools and learning opportunities in HSPR competency areas, enabling the CoP to advance learning health systems nationally; (2) creating deliberate, ongoing networking opportunities that encourage diverse HSIF members to engage meaningfully, thereby strengthening community of practice collaboration; and (3) laying the groundwork for the evolution and sustainability of the community of practice within Canada's integrated HSRP ecosystem. Analysis of the program's evolution reveals critical elements to its development and implementation, including but not limited to adaptive learning environments that respond to emerging needs, cross-sectoral collaboration fostered through mentorship, and balanced instructional formats that combine theoretical depth with practical application. The curriculum, co-developed by fellows and faculty, emphasizes critical analysis of complex health system challenges. Insights from implementing and refining the program offer valuable lessons for developing embedded research training initiatives in healthcare settings.
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.
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 | 0,034 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle