Responding to student mental health challenges during and post-COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, educators around the globe seek to understand how to support students whose academic performance is impacted by mental health challenges. This article presents a co-operative inquiry undertaken by colleagues in Canada and Australia, responding to the question; what insights can the existing Carleton University framework of reflective questions offer to educators responding to student mental health challenges in social work education during the COVID-19 pandemic? The risks and complexities of attending to student mental health needs are illustrated by a pandemic-informed case study that extends the framework into this unique context and illustrates the importance of respecting learning requirements, combating discrimination, protecting students’ rights, and honouring the professional and legislative mandates of social work within all responses aimed at supporting student mental health resilience during COVID-19. This article acknowledges the limitations of previous practices guiding work with students with mental health needs during any period of crisis or disaster and demonstrates that the Carleton University framework assists in developing improved processes and policy grounded in social work’s commitment to social justice and critical reflection.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,019 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».