Addressing Trauma and Mental Health in the Inclusive Classroom: An SEL Program Based on DBT Skills and Mental Health Literacy
Notice bibliographique
Résumé
The inclusion of students with mental health challenges requires trauma informed care in order for students to successfully manage the stress of the academic environment and the expectations of social interactions (Blitz, Anderson, Saastamoinen, 2016). There are many students with mental health challenges in public schools in Canada not getting the support they need, as only 20% of students requiring mental health services are currently receiving support (Statistics Canada, 2016). Two school districts in two large Canadian cities participated in a pilot study to investigate the outcomes of a universally designed mental health program based on Mental Health Literacy (Kutcher, Wei, & Coniglio, 2016) and Dialectical Behavior Therapy (DBT) skills modules (Miller, Rathus, & Linehan, 2006). Data was collected three times in the year from 40 teachers and 995 students in grades 3-12 related to implementation and fidelity, and student self-reported sense of belonging, resiliency, self-concept and classroom climate. Data included surveys, artifacts, and interviews. Analyses using R for HLM indicated large effect sizes for all four variables, and themes related to resiliency, and the importance of school based social support networks. Results will be discussed in terms of implications for implementation and future research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».