Developing and sustaining a healthy school community: Essential elements identified by school health champions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Comprehensive School Health (CSH) approaches to developing a healthy school community can be effective in supporting chronic disease prevention while positively impacting on student behaviour and academic performance. Although a CSH framework provides principles for action, there is a lack of evidence regarding the processes that best facilitate CSH work, and enable action. Objective: The purpose of this study was to identify and describe the elements of practice-based evidence that contribute to the success and sustainability of healthy school communities, through the identification of positive practices and lessons learned from a sample of projects in Alberta, Canada. Setting: School communities in Alberta, Canada. Design and methods: Key individuals from a list of operating CSH projects were invited for interview. An exploratory, qualitative design examined the perspectives of these ‘school health champions’. A total of 12 one-on-one interviews and one focus group with seven participants were completed, resulting in input from 19 individuals in total. Results: Elements to develop and sustain a healthy school community fall into one of two categories: (1) stakeholder buy-in and (2) adequate resources in the form of human resources, partnerships and peer support. Participants identified successful strategies for establishing buy-in from administrators, teachers, parents and students. Conclusion: To effectively mobilise a comprehensive school health framework, practical strategies for implementation are needed. While some of these strategies are context-specific, practice-based evidence that transcends the local context does exist and can be used more widely to support the development of a healthy school community.
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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 | 0,027 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».