Adaptation of a school-based mental health literacy curriculum: from Canadian to English classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background School-based mental health literacy (MHL) interventions are increasingly trialled outside of the country in which they were developed. However, there is a lack of published studies that qualitatively explore their cultural adaptation. This study investigated the reasons for adaptations made and suggested to a Canadian MHL curriculum (The Guide) within the English school context. Method Semi-structured interviews were conducted with 11 school staff responsible for the planning and/or implementation of The Guide across three schools in the South East of England, as part of the Education for Wellbeing (EfW) feasibility study. Transcripts were analysed using a hybrid, deductive-inductive thematic analysis. Results Adaptations made and suggested included dropping and emphasising content, and adapting language, examples and references. Most adaptations were proactive and related to The Guide's implementation methods, including developing more interactive and student-led approaches. Staff Capacity and Expertise , Timetabling, and Accessibility of Resources were identified as logistical reasons for adaptations. Philosophical reasons included Consistency of Messages , Student Characteristics , Reducing Stigma and Empowering Students , National and Local Context, and Appropriate Pedagogic Practices . Conclusion Overall, recommendations were for immediately implementable lesson plans informed by teachers' knowledge about best pedagogic practices in England. Adequate training, attended by both senior leadership and those implementing, was also emphasised. While ensuring that the core components are clear, MHL interventions should be developed with a necessary level of flexibility to accommodate contextual characteristics. Future research should ensure that adaptations are captured through process and implementation evaluations conducted alongside efficacy trials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».