Investigating Mental Fitness and School Connectedness in Prince Edward Island and New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As youth struggle with anxiety and depression, promoting positive mental fitness is a primary concern. Canadian school-based mental health programs that focus on positive psychology and positive mental health initiatives emphasize safe and supportive environments, student engagement, resilience, and self-determination. This study examined predictors of mental fitness and its 3 components (autonomy, competence, and relatedness). METHODS: School Health Action Planning and Evaluation System-Prince Edward Island (SHAPES-PEI) and the New Brunswick Student Wellness Survey (NB SWS) are data collection and feedback systems that survey youth about 4 health behaviors. Grade 7-12 students in Prince Edward Island (N = 3318) and New Brunswick (N = 7314) completed a mental fitness questionnaire in 2008-2009 (PEI) and 2006-2007 (NB). Four linear regression models were conducted to examine student characteristics associated with mental fitness, autonomy, competence, and relatedness. RESULTS: Positive associations were found between school connectedness (p < .0001) and mental fitness, as well as autonomy, competence, and relatedness. There were also significant relationships between affect, pro-social and antisocial behaviors, tried smoking, and mental fitness. CONCLUSION: A better understanding of adolescent health and its predictors is needed. By identifying core parameters for mental fitness, we can inform how to address students' needs through appropriate programs and policies supporting healthy school environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».