The program evaluation of '<scp>Go‐To</scp> Educator Training' on educators' knowledge about and stigma toward mental illness in six Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Schools are well positioned to promote mental health literacy and assist in the early identification of students who may have a mental disorder. However, many educators are unprepared to effectively address these issues. Enhancing this capacity may improve mental health outcomes for students. This report describes the application of a gatekeeper-type program, the 'Go-To Educator Training' (GTET), targeting educators whom students naturally gravitate toward for support, designed to improve educators' mental health knowledge and early identification skills and decrease stigma. METHODS: GTET was conducted in six Canadian provinces (Ontario, Nova Scotia, New Brunswick, Newfoundland, Alberta and Manitoba) (2012-2015), with 949 secondary school educators involved. Pre- and postintervention mental health knowledge and stigma surveys were completed. Paired t-tests assessed change in knowledge and stigma. ANCOVA compared knowledge and stigma change across subgroups. Correlation measured the relationship between knowledge and stigma. RESULTS: Knowledge significantly improved (t[919] = 58.40, P < .001, d = 2.12) and stigma significantly decreased (t[872] = 4.52, P < .001, d = 0.14). Similar results were identified within each province/region. Knowledge and stigma were correlated before (N = 922, r = .18, P < .01) and after the training (N = 888, r = .22, P < .01). CONCLUSIONS: These results suggest GTET may be an effective school-based mental health related intervention. Further study is needed to measure its long-term impact and its role in addressing youth mental health care referrals.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».