Using Knowledge Mobilization to Promote Student Engagement in Health Promotion on Canadian Campuses
Notice bibliographique
Résumé
With the increased incidence of poor mental health in young adults, health promotion strategies are needed on campuses. World Cafés were held to facilitate discussion around three main topics: thoughts about findings emerging from a recent health survey; resources currently available on campus; and strategies or resources needed to improve student well-being. Participants readily provided insight into mental health concerns among students, and their recommendations focused primarily on creating a culture of well-being in the university, with more professional support services and greater health promotion. Overall, the World Café approach provided an effective method to engage students and discuss possible strategies to promote better mental health on campus.
 
 Étant donné l’augmentation des problèmes de santé mentale chez les jeunes adultes, il faut adopter des stratégies de promotion de la santé à l’université. Des conversations de type Café du monde – World Café – ont eu lieu autour de trois sujets : 1) des réflexions autour des résultats provenant d’un sondage récent pourtant sur la santé; 2) les ressources qui sont actuellement offertes à l’université; 3) les stratégies et les ressources nécessaires à l’amélioration du bien-être des étudiants. Les participants n’ont pas hésité à témoigner des enjeux de santé mentale dans la communauté étudiante. Leurs recommandations ont convergé principalement vers la création d’une culture du bien-être à l’université, ce qui suppose un accroissement des services d’aide professionnelle et de la promotion de la santé. Dans l’ensemble, la méthode de type Café du monde a permis de faire participer les étudiants et de discuter des stratégies potentielles pour la promotion de la santé mentale à l’université.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».