Prévention de l’anxiété en milieu scolaire : les interventions de pleine conscience
Notice bibliographique
Résumé
Dans la prévention et le traitement de l’anxiété, les approches dites de troisième vague basées sur la pleine conscience sont de plus en plus d’actualité. L’objectif de cet article est de décrire les stratégies novatrices basées sur la pleine conscience dans le traitement et la prévention de l’anxiété chez les enfants et les adolescents, particulièrement en milieu scolaire. Les principales interventions basées sur la pleine conscience dans le traitement de l’anxiété auprès des adultes, de même que leur efficacité, sont d’abord présentées. Sont ensuite abordées la pertinence, la faisabilité et l’efficacité de ces interventions adaptées aux enfants et aux adolescents, en particulier pour la prévention de l’anxiété en milieu scolaire. Les évaluations des stratégies basées sur la pleine conscience confirment leur pertinence et leur efficacité dans le traitement et la prévention de l’anxiété chez les enfants et les adolescents. Cependant, les études d’efficacité menées en milieu scolaire sont encore peu nombreuses. La pleine conscience s’avère néanmoins intéressante, d’autant plus qu’elle stimule le développement des capacités d’attention et de concentration. De plus, elle suscite l’intérêt des jeunes et des différents acteurs en milieu scolaire. Pour terminer, un survol de quelques enjeux et avantages liés à l’implantation de ces stratégies en milieu scolaire est proposé.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».