Offres de perfectionnement professionnel en communication en santé publique et correspondance avec les compétences essentielles : analyse contextuelle et analyse de contenu
Bibliographic record
Abstract
Introduction La communication est essentielle à une pratique efficace et précise en santé publique. Les offres limitées de formation formelle en communication dans le domaine de la santé rendent les programmes de perfectionnement professionnel particulièrement importants. Les compétences en communication dans le domaine de la santé publique portent sur les connaissances, les valeurs, les compétences et les comportements intégrés requis pour un bon fonctionnement des professionnels et des organisations. De nombreux pays considèrent la communication comme une compétence de base en santé publique et utilisent les compétences en communication dans la planification et le perfectionnement de la main d’oeuvre. Méthodologie Nous avons effectué une analyse contextuelle et une analyse de contenu pour cerner les offres de perfectionnement professionnel en communication en santé publique disponibles au Canada et vérifier dans quelle mesure elles permettent l’acquisition des compétences essentielles liées à la communication. Trois cadres de compétences pertinents ont été utilisés pour évaluer à quel point les programmes de perfectionnement professionnel contribuent à l’amélioration des compétences en communication. Résultats Au total, 45 offres de perfectionnement professionnel ont été incluses : 16 « programmes formels » (offres de formation telles que cours, webinaires, programmes de certification) et 29 « documents et outils » (ressources telles que trousses d’outils, guides). Les programmes formels traitaient d’entre 25 % et 100 % des compétences en communication et les documents et outils en abordaient entre 67 % et 100 %. La lutte contre la mésinformation et la désinformation, l’utilisation des technologies actuelles et la communication avec des populations variées sont des domaines dans lesquels il faudrait améliorer le perfectionnement professionnel. Conclusion On constate une lacune importante dans les programmes formels de communication en santé publique au Canada, et bon nombre des documents et des outils disponibles sont désuets. Les offres de perfectionnement professionnel en communication en santé publique ne sont pas coordonnées et ne couvrent pas l’ensemble des compétences en communication, ce qui limite leur utilité pour le personnel en santé publique. Des offres de perfectionnement professionnel plus nombreuses et plus complètes sont nécessaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.019 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".