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Enregistrement W7055201286

CASE 5: A Stakeholder Analysis: Developing an Indigenous-Specific Intercultural Competency Training Module (Part A)

2021· article· en· W7055201286 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderStakeholder engagementBrainstormingIndigenousStakeholder analysisHealth careCultural competenceQuality (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The case focuses on developing an Indigenous-specific intercultural competency training module and outlines the steps needed to achieve this, with particular emphasis on the importance of conducting a stakeholder analysis and developing a stakeholder engagement plan. The protagonist of the case, Nia Singh, heads up the Intercultural Education Program at the Southwestern Ontario Intercultural Education Centre. After working at the organization as an intercultural education specialist for several years, Nia is looking to expand her project portfolio by redesigning the Intercultural Education Program’s pre-existing Indigenous intercultural competency training module. Nia determines the objective of the new training module will be to educate health care workers about the importance of intercultural competency within health care organizations. Specifically, the module will focus on Indigenous populations and will aim to improve the quality of care they receive so their long-term health outcomes ultimately improve. Nia works with her colleague, Steven Miller, to complete a stakeholder analysis and engagement plan, and they use four different steps to accomplish this: 1) brainstorming all possible stakeholders who have a vested interest in the training module; 2) prioritizing and categorizing each stakeholder as a core stakeholder, involved stakeholder, supportive stakeholder, or peripheral stakeholder; 3) determining the level of engagement required for each stakeholder; and 4) determining which engagement strategies to use for each stakeholder. After completing the stakeholder analysis and engagement plan, Nia and Steven arrange to interview the key stakeholders in order to gather additional opinions, ideas, and perspectives related to developing the training module. These stakeholders include health care workers, Indigenous community members, and other relevant informants. Once the interview process is complete, Nia and Steven develop a pilot version of the training module that is ready to be implemented on a small scale. However, Nia and Steven know they still have their work cut out for them in terms of identifying an effective implementation strategy. This case is intended to be a skills practice case with the primary objective of having students learn about conducting a stakeholder analysis and then learn about stakeholder engagement. By examining this case and completing the learning team activity, students will be able to understand the importance of stakeholder analysis and stakeholder engagement as they relate to developing an Indigenous-specific intercultural competency training module. Once students have acquired this knowledge, they will be able to apply stakeholder analyses and engagement strategies to developing a variety of public health programs. However, given that the training module focuses on Indigenous populations, the case will focus on concepts related to health equity and the barriers faced by Indigenous people when they access health care services. A secondary learning objective is for students to acquire knowledge pertaining to intercultural competency, particularly in terms of its significance within the field of public health and how it can be used as a strategy for reducing health disparities for other marginalized populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,094 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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