The Public Health Communication Competency Framework: Results from a multi-method and consensus-building process
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Public health practice necessitates effective health communication. Now, more than ever, public health practitioners must possess the competencies - the skills, knowledge, and attitudes - to communicate effectively. Using a robust, multi-step, multi-method research process, we sought to develop a set of communication competency statements for public health professionals in Canada, in communication-focused roles. METHODS: Following earlier research steps that included scoping reviews, environmental scans, a national survey (n = 378), and key informant interviews (n = 12), which established an initial set of competency statements, a modified Delphi technique was conducted with a panel of public health communication experts which included two online survey rounds (n = 19, n = 18) with one virtual meeting (n = 7) in between to develop consensus on the initial competency statements. An a priori threshold for consensus of 75% agreement was set. RESULTS: After the second Delphi survey, participants reached consensus on all competency statements with 96% of participants agreeing with each statement on average, an increase from the first Delphi survey. Between the two Delphi surveys, revisions were made to the statements based on quantitative and qualitative participant feedback. CONCLUSION: The research has resulted in 18 communication competency statements comprising the Public Health Communication Competency Framework, which are intended to serve as a roadmap for public health professionals whose roles encompass communication, guide curricula development in public health programs, catalyze professional development in communication, and support public health systems to achieve the essential public health functions.
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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 | 0,303 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».