Pause, re-think, go virtual … pandemic adaptations from 20 diverse mental health promotion intervention projects across Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Government of Canada's Mental Health Promotion Innovation Fund (MHP-IF) is a platform for learning across diverse projects, facilitated by a Knowledge Development and Exchange Hub. MHP-IF projects were getting underway before the COVID-19 pandemic escalated in 2020 and dramatically shifted their circumstances and activities. Using storytelling methods, this study explored 20 project experiences during the first year of the pandemic, including how and why assumptions, plans, and activities were adapted; early signals about what was working well or not; and how adaptations influenced equity, access, and cultural safety. Project teams generally navigated through four stages: pausing, re-thinking, adapting, and settling into adjustments. Within and across these stages, projects addressed similar processes, including meeting fundamental needs of participants and project teams, managing unanticipated benefits, and engaging with online formats. All projects experienced the pandemic's influence of amplifying both inequities and public and political attention on mental health. This study provides experiential evidence from diverse settings and populations in Canada about pandemic adaptations. The multi-project model and storytelling methods can usefully contribute to additional research, including ways to address inequities and promote cultural safety.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».