The search for healthy schools: A multilevel latent class analysis of schools and their students
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to establish and investigate a taxonomy of school health among high school students in Ontario, Canada. Data analyzed were based on 3358 9th-12th graders attending 103 high schools who participated in the 2011 Ontario Student Drug Use and Health Survey. Based on 10 health-related indicators, multilevel latent class analysis was used to extract 4 student-level latent classes and 3 school-level latent classes. Unhealthy schools (19% of schools) had the lowest proportion of healthy students (39%) and the highest proportion of substance-using (31%) and unhealthy (18%) students. Healthy schools (66%) contained the highest proportion of healthy students (56%) and smaller proportions of substance-using (22%) and unhealthy students (8%). Distressed schools (15%) were similar to healthy schools in terms of the proportions of healthy and unhealthy students. Distressed schools, however, were characterized by having the largest proportion of distressed students (35%) and the lowest proportion of substance-using students (4%). Meaningful categories of schools with respect to healthy environments can be identified and these categories could be used for focusing interventions and evaluating school health programs.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».