A translational approach to characterization and measurement of health-promoting school ethos
Notice bibliographique
Résumé
A health promoting schools (HPS) approach is hypothesized to influence student health and wellbeing by promoting a 'school ethos' that reflects the physical environment, social relations, organisational structure, policies and practices within schools. This complex set of factors makes health promoting school ethos (HPSE) challenging to define and measure. This work sought to theorise, develop and pilot a measure of HPSE as the context for implementation of HPS initiatives. 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 HPSE scores for each school. Testing for internal consistency of items was used to examine theorized concepts, and scores for each school are summarised. HPSE included eight conceptual dimensions with internal consistency ranging from α = 0.60 to α = 0.87. Total HPSE scores across schools (N = 18) ranged from 1 to 8 (mean = 3.94, SD = 2.1), with 28-65% of schools reporting 'high' on respective HPSE dimensions. Schools included a heterogeneous mixture of HPSE scores, particularly across different dimensions. Our novel approach to tool development allowed us to conceptualize HPSE using a flexible process comprising different types and sources of evidence. The HPSE tool holds potential for identification and measurement of critical components of different school context as it relates to HPS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».