Examining the context of health promoting schools: a translational approach to characterization and measurement of school ethos to support health and wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health promoting schools (HPS) is hypothesized to influence student health and wellbeing by promoting a ‘school ethos’ that shapes the physical environment, social relations, organisational structure, policies and practices within the school. This complex set of conceptual dimensions makes school ethos challenging to measure as an important context for the implementation of HPS. The purpose of this research was to develop and explore a comprehensive measure of health promoting school ethos (HPSE) for the evaluation of HPS implementation, student health and well-being. Methods: We used a multi-method, iterative process to identify relevant HPSE concepts through triangulation of conceptual literature, existing tools and the tacit knowledge of school stakeholders. The HPSE measurement tool was administered to 18 elementary schools through a principal and teacher survey and an environmental assessment, followed by the development of a total and dimensional HPSE scores for each school. Testing for internal consistency of items was used to examine theorised concepts and sub-scores across HPSE dimensions, and total scores are summarised. Results: HPSE included eight conceptual dimensions with internal consistency ranging from α = 0.60 to a = 0.87. Total HPSE scores across schools ( N = 18) ranged from 1 to 8 ( Mean = 3.94, SD = 2.1), with 28% to 65% of schools reporting ‘high’ on respective HPSE dimensions. Conclusions: The HPSE tool holds potential for the conceptualization of critical components of school context as it relates to HPS. Schools included a heterogeneous mixture of health supportive school ethos, particularly among sub-dimensions.
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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 | 0,025 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».