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Enregistrement W4302307778 · doi:10.7870/cjcmh-2022-022

Partnering to Support a Mindfulness-Informed Social and Emotional Learning Program in Elementary Schools: Strategies Aligned with the Quality Implementation Framework

2022· article· en· W4302307778 sur OpenAlexafffundvenueabout
Andrea Delaney, Claire V. Crooks, Karen Bax, Sandra Savage, Terry Spencer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAttunementGeneral partnershipMindfulnessContext (archaeology)PsychologyQuality (philosophy)Medical educationParticipatory action researchProcess managementMedicinePolitical scienceEngineeringSociologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this case study we use the Quality Implementation Framework (QIF) to identify implementation strategies within the context of a six-year university–school board partnership that implemented and evaluated the MindUP program in Southwestern Ontario. Attention to all four phases in the QIF were found to contribute to the success of the initiative. Being implementation-sensitive required significant pre-implementation work at the outset, ongoing attunement to changing contexts and challenges, and dissemination to target stakeholders. The community-based participatory research principles, the importance of alignment, rapid knowledge mobilization within and beyond partners, and responding to challenges and opportunities were identified as key components for success.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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