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Enregistrement W2299798640 · doi:10.7202/1034484ar

Les programmes préventifs en milieu scolaire auprès des enfants et des adolescents présentant de l’anxiété

2016· article· fr· W2299798640 sur OpenAlexaffvenue
Lyse Turgeon, Marie-Joëlle Gosselin

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cet article est de décrire les programmes de prévention de l’anxiété en milieu scolaire auprès des enfants et des adolescents. Nous rapportons d’abord quelques données sur l’épidémiologie des troubles anxieux, leurs conséquences et les coûts associés afin d’illustrer la pertinence d’intervenir de manière précoce. La section suivante présente le programme Coping Cat , qui a servi d’inspiration aux programmes de prévention. Nous distinguons ensuite les programmes de prévention en milieu scolaire selon leur nature : universelle, sélective et indiquée. L’accent est mis sur le programme FRIENDS , largement diffusé comme programme de prévention et reconnu par l’Organisation mondiale de la santé. Les résultats montrent de façon générale que les interventions sélectives et indiquées donnent des résultats plus importants, en particulier si elles sont animées par des spécialistes en santé mentale. Cependant, elles comportent certains désavantages, comme le fait de ne pas réussir à rejoindre les enfants qui pourraient le plus en bénéficier. Les programmes de prévention universelle rejoignent pour leur part tous les enfants et ils peuvent être implantés par les enseignantes. Les obstacles liés à l’implantation sont toutefois importants. La dernière partie de l’article contient quelques recommandations destinées à améliorer la prévention des troubles anxieux en milieu scolaire.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,343
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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