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Enregistrement W3026493685 · doi:10.28991/scimedj-2020-0202-4

Strategies for Supporting and Building Student Resilience in Canadian Secondary and Post-Secondary Educational Institutions

2020· article· en· W3026493685 sur OpenAlexaffabout
Brenda Gamble, Dan L. Crouse

Notice bibliographique

RevueSciMedicine Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMental healthResilience (materials science)Psychological resilienceMedical educationPsychologyCapacity buildingSituatedPedagogyPolitical scienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication, problem-solving skills, emotional intelligence, and mental health and well-being are key characteristics of a resilient student. These skills are also needed to navigate increasingly complex life and work environments in the 21st century. In addition, resilient students are dedicated to learning, are focused on academic success, and are better equipped to adapt to change and the evolving workplace. An interdisciplinary team from both secondary and post-secondary educational institutions situated at Ontario Tech University, Oshawa, Canada have collaborated to develop and implement strategies and curricula to support and enhance student resilience. The Mental Health Commission of Canada recommends “increase collaboration between (these) institutions - sharing best practices and processes for effective strategy development, and implementation” to better support student reliance and the successful transition from secondary to post-secondary education. We present the overall rationale and approach taken to support capacity building for student resilience in post-secondary institutions. As well as highlighting specific curricula and virtual strategies implemented (e.g., Graphic Novel, Mandalas, Resiliency Handbook) to engage students in building and maintaining resilience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,405 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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