Barriers to implementing One Health training programs: Experiences of university faculty and staff
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: To meet the wicked challenges of today, there have been calls to disrupt the status quo of educational systems. One Health (OH) was one approach identified to be well-positioned to evoke change in the learning environment and transform the way the future society addresses health challenges. However, this disruption to the educational system cannot occur without first recognizing the context (i.e., the university structures) within which OH programs are implemented, and the challenges that context imposes on such programs. Therefore, this study aimed to present the identified barriers and opportunities for OH program development and delivery within the Canadian higher education system. Methods: Focus groups were used to bring together Canadian university faculty members and staff who worked, taught, or conducted research in OH-related areas, and who were representative of human, animal, and environmental health program areas. Reflexive thematic analysis was used to analyze the transcripts. Results: Three focus group discussions were conducted with a total of 13 participants from across Canada. Six main barriers emerged during the focus group discussions: (1) One Health is abused as a brand, (2) there is the potential for the erosion of the breadth of perspectives that were built into OH programs, (3) there is inconsistent support for OH across levels of administration, (4) the university business model impacts decision-making, (5) community collaborations are stifled within current structures, and (6) faculty members’ workload agreements hinder the ability to provide transdisciplinary teaching. Opportunities were also identified that may help overcome these barriers and included: the elements of the OH approach can be delivered irrespective of the program being called “One Health”, the breadth of perspectives involved in the program can be maintained through continuous evaluation, and existing community engagement opportunities can be leveraged to support better transdisciplinary education. Conclusions: This study highlighted the barriers that faculty members and staff involved in OH program development, implementation, and evaluation have experienced and are trying to mitigate. This work will also help inform an OH program evaluation strategy for Canada.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».