Schulische Gesundheitsförderung und Prävention in Deutschland. Aktuelle Themen, Umsetzung und Herausforderungen
Notice bibliographique
Résumé
Im Schuljahr 2020/2021 besuchten 8,35 Mio. Kinder und Jugendliche eine von mehr als 31.000 allgemeinbildenden Schulen in Deutschland. Zugleich ist das allgemeinbildendende Schulsystem Arbeitgeber von etwa 700.000 in Vollzeit und Teilzeit tätigen Lehrkräften, wobei das weitere Schulpersonal (z. B. Schulsozialarbeiter*innen, -psycholog*innen, Inklusionshelfer*innen) noch hinzuzurechnen ist. Nicht zuletzt aufgrund der Relevanz, die der Bildungsort Schule für alle dort Tätigen und Lernenden hat, hat sich die Schule seit Verabschiedung der Ottawa-Charta im Jahr 1986 weltweit zu einem zentralen Setting der Gesundheitsförderung und Prävention entwickelt. Dabei wird die Schule auch als geeigneter Ort gesehen, alle Kinder und Jugendlichen ungeachtet ihrer sozialen, kulturellen oder religiösen Herkunft zu erreichen und mit gesundheitsbezogenen Maßnahmen anzusprechen. Hierüber soll ausdrücklich auch ein Beitrag zur Verbesserung der Bildungsqualität geleistet werden. Derzeit existiert eine Vielfalt von Ansätzen, die unterschiedliche Präventionsebenen (Verhalten, Verhältnisse), Zielgruppen (Schüler*innen, Lehrkräfte, Eltern) und Themen (z. B. körperliche Aktivität, psychische Gesundheit, Ernährung, gesundheitsförderliche Organisationsentwicklung) adressieren. Diese werden auf Ebene von Kommune, Land und Bund mit unterschiedlicher Komplexität und Reichweite umgesetzt.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».