School Disconnectedness: Identifying Adolescents at Risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: School connectedness, or the feeling of closeness to school personnel and the school environment, decreases the likelihood of health risk behaviors during adolescence. The objective of this study was to identify factors differentiating youth who do and do not feel connected to their schools in an effort to target school-based interventions to those at highest health risk. METHODS: The study population consisted of all students attending the 7th through 12th grades of 8 public schools. The students were asked to complete a modified version of the in-school survey designed for the National Longitudinal Study of Adolescent Health (Add Health). The school connectedness score (SCS) was the summation of 5 survey items. Bivariate analyses were used to evaluate the association between SCS and 13 self-reported variables. Stepwise linear regression was conducted to identify the set of factors best predicting connectedness, and logistic regression analysis was performed to identify students with SCS >1 standard deviation below the mean. RESULTS: Of the 3491 students receiving surveys, 1959 (56%) submitted usable surveys. The sample was 47% white and 38% black. Median age was 15. Median grade was 9th. The SCS was normally distributed with a mean of 15.7 and a possible range of 5 to 25. Of the 12 variables associated with connectedness, 7 (gender, race, extracurricular involvement, cigarette use, health status, school nurse visits, and school area) entered the linear regression model. All but gender were significant in the logistic model predicting students with SCS >1 standard deviation below the mean. CONCLUSIONS: In our sample, decreasing school connectedness was associated with 4 potentially modifiable factors: declining health status, increasing school nurse visits, cigarette use, and lack of extracurricular involvement. Black race, female gender, and urban schools were also associated with lower SCS. Further work is needed to better understand the link between these variables and school connectedness. If these associations are found in other populations, school health providers could use these markers to target youth in need of assistance.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».