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Enregistrement W2727300008 · doi:10.7202/1040249ar

Efficacité des interventions en prévention et en promotion de la santé mentale dans les établissements d’enseignement postsecondaire

2017· article· fr· W2727300008 sur OpenAlexaffvenue
Marc Martineau, Guy Beauchamp, Diane Marcotte

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à MontréalCégep de l'Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le développement d’un problème de santé mentale affecte les étudiants de niveau postsecondaire sur tous les plans et peut mettre leur santé, voire leur survie, en péril. Les problèmes vécus pourraient être atténués, ou même évités dans certains cas, en intervenant plus tôt. Les stratégies en prévention et en promotion de la santé mentale mises de l’avant dans les établissements d’enseignement postsecondaire offrent les plus belles possibilités de rejoindre un grand nombre de jeunes adultes. Cependant, malgré l’intérêt grandissant pour de telles initiatives en milieu scolaire, les méta-analyses et les revues des écrits scientifiques recensés mettent en lumière les difficultés reliées à l’évaluation des stratégies utilisées et aux possibilités de répliquer les interventions, particulièrement en ce qui a trait à la promotion. Les stratégies les plus efficaces sur le plan de l’amélioration de la santé mentale semblent être associées à la supervision d’exercices en lien avec l’intervention telles que les exercices de pleine conscience ( mindfulness ), les techniques cognitives-comportementales, la relaxation et le développement d’habiletés sociales. Par ailleurs, même si elles présentent une plus grande hétérogénéité, les études impliquant une aide technologique (Web, ordinateur, etc.) démontrent des résultats favorables lorsqu’elles utilisent l’approche cognitive comportementale.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,402 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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