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Enregistrement W2075853562 · doi:10.1097/yco.0b013e3283543976

Mental health and the school environment

2012· review· en· W2075853562 sur OpenAlexaff
Stan Kutcher, Yifeng Wei

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Psychiatry · 2012
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychological interventionIntervention (counseling)Mental health literacyPromotion (chess)Health promotionPsychologySet (abstract data type)Medical educationMedicineNursingPublic healthPsychiatryMental illnessPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Addressing youth mental health in secondary schools has received greater attention globally in the past decade. It is essential that educators, mental health experts, researchers, and other related service providers understand the most current research findings to inform policy making, and identify priority areas for the development of future interventions and research strategies. This review describes literature during the past year on school-based mental health programs addressing mental health promotion, prevention, early identification and intervention/treatment. RECENT FINDINGS: In contrast to the abundance of school-based mental health programs, the evidence of program effectiveness, safety and cost-effectiveness in this area is somewhat insufficient, mostly due to the lack of rigorous research designs, the heterogeneity of school environments, and the complexities of interventions that require multisector collaboration. SUMMARY: Although the opportunity in school mental health is substantial, much yet needs to be done to develop and evaluate interventions that can be proven to be effective, safe and cost-effective. Mental health literacy may be an appropriate start that will help to set the foundation for mental health promotion, prevention and intervention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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