Mental health, education, and work in Canada, the Netherlands, and the United States: a comparative, life course investigation
Notice bibliographique
Résumé
Canada, the Netherlands, and the United States differ in their social safety nets, education and labour market systems. This dissertation explores how these differences impact adolescent mental health and entry into higher education and work. The dissertation used population-level cohort data of individuals spanning adolescence to young adulthood. Findings show that across the three countries, adolescents exhibit consistent mental health patterns—with most experiencing low symptom levels over time but some experiencing increasing and/or decreasing symptom frequency—that may be related to physiological and social changes during the transition to adulthood. Higher levels of mental health problems at any point in adolescence are associated with more difficulties in education and work in young adulthood. <br/>Additionally, this dissertation suggests that how societies design their social welfare, education, and labour market systems affects the (un)equal distribution of adolescent mental health within a society and the potential for mental health problems to negatively impact education and work in young adulthood. <br/>The findings imply that adolescents with mental health problems will have greater success in education and the labour market as young adults if societies more equitably provide economic, educational and employment opportunities. The need for reforms in family, education, and labour market policy is particularly high in the USA. These findings may have implications for recovery from the COVID-19 pandemic given its mental health and labour market impacts. They stress the importance of examining and addressing gaps in the equitable provision of resources to young people with mental health problems who are transitioning to adulthood.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».