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Enregistrement W2598008042 · doi:10.1177/0143034317695379

School mental health promotion and intervention: Experiences from four nations

2017· article· en· W2598008042 sur OpenAlexaffabout
Mark D. Weist, Eric J. Bruns, Kelly Whitaker, Yifeng Wei, Stan Kutcher, Torill Larsen, Ingrid Holsen, Janice L. Cooper, Anne M. Geroski, Kathryn H. Short

Notice bibliographique

RevueSchool Psychology International · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensMental Health Research Canada
Organismes subventionnairesCarter Center
Mots-clésMental healthAllianceMental health literacyPromotion (chess)WorkforceGlobal mental healthHealth promotionIntervention (counseling)Public relationsMedical educationPsychological interventionPolitical sciencePsychologyMedicinePedagogyNursingPublic healthMental illnessPsychiatryPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All around the world, partnerships among schools and other youth-serving systems are promoting more comprehensive school-based mental health services. This article describes the development of international networks for school mental health (SMH) including the International Alliance for Child and Adolescent Mental Health and Schools (INTERCAMHS) and the more recent School Mental Health International Leadership Exchange (SMHILE). In conjunction with World Conferences on Mental Health Promotion, SMHILE has held pre-conference and planning meetings and has identified five critical themes for the advancement of global SMH: 1) Cross-sector collaboration in building systems of care; 2) meaningful youth and family engagement; 3) workforce development and mental health literacy; 4) implementation of evidence-based practices; and 5) ongoing monitoring and quality assurance. In this article we provide general background on SMH in four nations, two showing strong progress (the United States and Canada), one showing moderate progress (Norway), and one beginning the work (Liberia). Following general background for each country, actions in relation to the SMHILE themes are reviewed. The article concludes with plans and ideas for future global collaboration towards advancement of the SMH field.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,343 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations63
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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