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Enregistrement W2915869987

Current Approaches to Research on Mental Health and Learning

2018· article· en· W2915869987 sur OpenAlexaffabout
Jenn de Lugt, Sarah K. Davis, Jessica Whitley, Allyson F. Hadwin, Bianca D’Agostino, Priyanka Sharma

Notice bibliographique

Revue2018 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of VictoriaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyAnxietySession (web analytics)Student engagementAcademic achievementMedical educationApplied psychologyPedagogyMedicinePsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One in five students in Canada will struggle with mental health challenges that interfere with their academic and social functioning (Waddle, McEwan, Shepherd, Offord, & Hua, 2005). Growing awareness of the role mental health has on academic achievement is evidenced by diverse methods researching mental health in educational environments ranging from kindergarten to post-secondary. Papers in this structured-poster symposium session profile the range of research on mental health and learning occurring across Canada in elementary, secondary, and post-secondary contexts: high school students experiencing and mitigating anxiety [Paper 1], university students using self-regulated learning to optimize their mental health around academic challenges and tasks [Paper 2], and developing teacher social-emotional competencies and the role these competencies have on student social-emotional well-being and mental health broadly [Paper 3].

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0190,025
Études des sciences et des technologies0,0160,050
Communication savante0,0300,011
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,523
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,023 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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