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Enregistrement W2726982554 · doi:10.7202/1040259ar

Évaluation de la qualité de l’implantation du programme Pare-Chocs à l’école secondaire

2017· article· fr· W2726982554 sur OpenAlexaffvenue
Martine Poirier, Diane Marcotte, Jacques Joly, Laurier Fortin

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2017
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGynecologyPolitical scienceMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré l’importante augmentation de la prévalence de la dépression durant l’adolescence, seulement une faible proportion des adolescents qui présentent des symptômes dépressifs élevés bénéficie des services de santé mentale en milieu scolaire. De plus, les programmes offerts à ces élèves souffrent souvent d’une implantation lacunaire, limitant ainsi leur efficacité potentielle. L’identification des facteurs qui influencent la fidélité de l’implantation est donc essentielle pour améliorer la qualité des services offerts. Guidés par le modèle d’évaluation basé sur la théorie des programmes (theory-driven evaluation), nous évaluons la qualité de l’implantation du programme Pare-Chocs et les facteurs qui l’ont influencée à l’aide des composantes du modèle d’action de Chen (2005). Une approche multi-méthodes a été utilisée pour obtenir des données quantitatives sur la fidélité d’implantation dans les six groupes et des données qualitatives sur les composantes du modèle d’action. Les résultats suggèrent que l’adhésion, le dosage et la participation étaient élevés. Les contraintes de temps et le peu de formation antérieure en lien avec la théorie du programme ont limité la fidélité de l’implantation tandis que la formation, la supervision et le manuel y ont contribué. Ces résultats confirment que les programmes de prévention disséminés dans les milieux scolaires peuvent être implantés avec un niveau de fidélité élevé, même si certains défis doivent être pris en considération lors de la planification de l’intervention pour contribuer à des effets plus importants du programme. De plus, la fidélité devrait être évaluée de manière systématique dans ce contexte.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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