Pre-Service Teachers Field Test a Mental Health Literacy Intervention for Grade 12 Students – The Implementation and Evaluation of Know Before You Go in Two Rural High Schools in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Postsecondary educational life can be a challenge and an opportunity, especially for first-year students. This part of the life span is associated with the onset of many of the major mental disorders, including Depression, Psychosis, and Anxiety Disorders. A frugal, convenient and engaging upstream intervention for high school students may be needed to help better prepare them for life after high school. Know Before You Go (KBYG) is a life skills resource with embedded mental health literacy created for Grade 12 students. It is currently approved as a curriculum document in a province in Atlantic Canada. Pre-service teachers created a board game and seminar to accompany KBYG. They assisted in field testing this resource to 212 Grade 12 students at two rural high schools in Atlantic Canada. We increased the grade 12 students’ knowledge of mental health and, their perceived sense of preparedness for postsecondary education. They regarded KBYG as being of benefit to them and, they were likely to recommended KBYG to their peers. In our single-paper session, we will provide further details on the intervention format, the content within the intervention and the specific data analysis plan we used as well as the results of that analysis.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».