Improving Child Mental Health Policy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Evergreen is Canada's first official national mental health framework for children that was developed by the Mental Health Commission of Canada in 2010. The program is primarily an online consultation service, which is a beneficial aspect since it provides widespread access for those seeking mental health services for children, especially those in rural and underserved areas. Despite the program's benefits and high ratings, Canada still lacks an adequate mental health framework for children because not all provinces and territories fulfilled the World Health Organization (WHO) criteria for child mental health, which shows that Evergreen has not been effective. As summarized in this review article, out of the 13 provinces and territories, the four provinces that met the minimum criteria for the WHO guidelines for child mental health policies were Ontario (ON), Alberta (AB), Saskatchewan (SK), and British Columbia (BC), with British Columbia being the leader in child mental health policies in Canada. For those that met the guideline, many performed poorly or failed to meet some of the WHO evaluation criteria for child mental health policies. For future progress, Canada should assess and evaluate its child mental health policies and incorporate that into a new and improved national standard and framework. Mental health data from Canada should also be analyzed to either implement an improved system or to fix old systems such as Evergreen that are currently in place. Finally, child mental health policy for Canada should constantly be reevaluated and improved to compensate for changes over time.
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) | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».