Notice bibliographique
Résumé
n advancing a metasystems approach to evidence-based practice in mental health care for children, Kazak and her colleagues recently characterized the child mental health system in the United States as fragmented. They described it as being composed of at least six different sectors, broadly found to be administratively and fiscally segregated, of which child welfare and juvenile justice are but two (Kazak et al., 2010). Similar fragmentation and a host of associated problems have been described in the Canadian context (Manion, 2010). Among the many concerns arising from this state are the resulting challenges of providing needs-driven, evidence-based continuity of services for youth who populate multiple sectors and multiple levels within sectors, from secure residential placements down. Compounding this is the lack of consensus--both within and across disciplines--as to what criteria should be used to identify beneficial interventions and what interventions meet the standards (Weisz, Sandler, Durlak, & Anton, 2005, p. 642). Notwithstanding the identification of children and adolescents in both juvenile justice and child welfare systems as populations in pressing need of stronger foundations of evidence-based practices, Kazak et al. (2010) point out that evidence-based assessment methods and interventions do exist within these systems. But they suggest that for many personnel working within these systems, limited awareness of the evidence bases as well as limited opportunities for training mean many children and adolescents in need of mental health services go without (see also Wasserman et al., 2003). This is despite the well-documented high levels of mental health needs among children and adolescents in these systems. For example, estimates of adolescents with mental health problems in the child welfare system are as high as 50% (Burns et al., 2004; Garland et al., 2001), and up to 70% of adolescents in the U.S. juvenile justice system (across a range … Language: en
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».