PEER-LED TEACHING AND SUPPORT TO REDUCE EATING DISORDERS ON CAMPUS
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, university students seek help for eating issues, and along with the eating issues, they often present with multiple underlying problems that require intensive support and challenge university resources. In this paper, I share highlights of my ongoing practice-research program, “It’s Not about Food” (INAF), designed to identify and address knowledge and social support needs of university women with self-identified eating issues, and the specific support rendered by upper level nursing students who served as peer facilitators. These highlights are contextualized through a short film depicting the peer learning process. Mixed-method evaluation of the project conveyed the meaning, effectiveness, and value of the INAF group. For women living with eating issues, the group became a safe zone enabling contemplation of personal and health changes, including the need for seeking outside support and guidance for nutritional and mental health concerns. From the perspectives of the nursing students as peer facilitators, the most salient finding was their learning how to preserve rapport, a strategy which helped them get to know the participants as persons beyond the eating issues, and to feel as though they are developing greater competency, professional satisfaction, and leadership capacity. The facilitators pondered the practicality of this type of therapeutic practice within their traditionally timepressed, task-focused clinical placements. In the final analysis, INAF provided participants and peer facilitators with a transformed view of self and global concerns, such as the need for prevention interventions targeting younger persons and support for men and older persons living with eating issues.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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.
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 ».