Predictors of Healthy Youth Relationships Program Implementation in a Sample of Canadian Middle School Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Implementation of evidence-based, Tier 1 social-emotional learning (SEL) programming that supports healthy relationships skills is recognized as a key mental health promotion and violence prevention strategy for youth. However, work specifically exploring how to support the high-quality implementation of such programming with Canadian teachers and schools is just beginning to emerge. Drawing on implementation frameworks that emphasize the importance of setting, provider, and implementation process characteristics for understanding program implementation outcomes, this prospective, longitudinal study explores implementation of the Fourth R, a SEL-based healthy relationships program, in a Western Canadian province using a sample of middle school teachers. The aim of this mixed-methods study was to illuminate relationships among teachers’ attitudes toward evidence-based programming, perceptions of organizational climate, and training experience with program implementation outcomes (dosage, quality, fidelity). Findings of this exploratory study identified that these characteristics influenced implementation dosage, quality, and fidelity in differential ways. Qualitative data drawn from teacher interviews supported quantitative findings and highlighted the importance of organizational support for high-quality implementation. We discuss areas for further study, given that there are significant gaps in knowledge about teachers’ attitudes toward evidence-based programming, school climate, and other systemic factors in the Canadian context, as well as relevance of study findings to the field of school psychology.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».