Population health intervention research training: the value of public health internships and mentorship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Better alignment between academia and public health practice and policies are critical to improve public health actions. Training of future researchers to address complex issues and to conduct transdisciplinary and collaborative research will help improve this alignment. In this paper, we describe the role of internship placements and mentorship for trainees’ skills development in population health intervention research and the benefits of embedding research trainees within public health organizations. Methods This qualitative descriptive study assessed the perceptions of the role and benefits of internships and mentorship for population health intervention research training among former doctoral and postdoctoral students, public health mentors, and senior public health managers who participated in the 4P Program, a research training program which bridges academic training and the public health system in Quebec, Canada. Two types of interviews were conducted: telephone semi-structured interviews by an external evaluator and face-to-face trainee “exit” interviews by the Program co-director. Semi-annual evaluation reports from each trainee were also reviewed. Qualitative data were subjected to a thematic analysis. Results Internships provided trainees with a working knowledge of the public health system and the context in which decisions and public health interventions are implemented. It was an opportunity for trainees to interact with knowledge-user partners and assess the gap between research and practice. Effective mentorship was key to help trainees interpret the public health reality and develop population health intervention research skills. Trainees learned to ask the “how” questions that are critical for in-depth understanding of complex interventions and the conditions under which they can be best implemented. Conditions of success of internships and mentorship for population health intervention research included the alignment of the interests between the trainee, the mentor and the public health organization, quality mentoring, and the acquisition of specific population health intervention skills, especially collaborative research skills. Conclusions The findings suggest that public health internships and mentorship facilitate trainee engagement in applied public health research.
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 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 | 0,054 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».