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Enregistrement W4414344951 · doi:10.36017/jahc202574475

Comparison of International Recognition Procedures for the Qualification of Prevention Technician: An Analysis between the European Union and Non-EU Countries

2025· article· en· W4414344951 sur OpenAlexaboutno aff
Domenico Meglio, Antonella Giudice

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Health Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTechnology Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionMutual recognitionTechnicianPsychological interventionBest practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recognition of the title of "Prevention Technician" abroad is a crucial issue for professional mobility, especially in an increasingly interconnected global context. In Italy, this role plays a fundamental part in health prevention and management, but the recognition of this title in other countries, both within the European Union (EU) and outside the EU, presents significant challenges. This article aims to compare the procedures for recognizing the title of Prevention Technician in several European and non-European countries, highlighting common issues, differences in regulatory pathways, and best practices that could be adopted to facilitate international mobility. The research was conducted through a regulatory analysis of EU legislations and those of some non-EU countries, with a comparative study of recognition procedures in Germany, the United Kingdom, the United States, and Canada. The results show that, while the EU has more standardized procedures, non-EU countries require individual assessments, with highly variable costs, timelines, and requirements. The main barriers identified are the lack of uniformity in regulations, high costs, and the need for additional evidence. The implications of these results are crucial for improving the effectiveness of recognition and facilitating the mobility of professionals, suggesting both regulatory and practical interventions by the relevant authorities.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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