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Enregistrement W4316083300 · doi:10.7870/cjcmh-2022-021

Using Implementation Science to Optimize School Mental Health During the Covid-19 Pandemic

2022· article· en· W4316083300 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kathy Short, Heather L. Bullock, Claire V. Crooks, Katholiki Georgiades

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern UniversityWaypoint Centre for Mental Health Care
Organismes subventionnairesMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’OntarioGovernment of Ontario
Mots-clésMental healthPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Context (archaeology)Psychological interventionPublic relationsPsychology2019-20 coronavirus outbreakPolitical scienceMedical educationMedicinePsychiatryGeographyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Covid-19 pandemic has provoked a turbulent and uncertain time, especially for young people. Globally, schools have responded to the evolving pandemic using the best available insights, data, and practices. This response has included a renewed focus on the importance of school mental health as a protective and stabilizing influence. In Ontario, strategic investments in school mental health, inclusive of foundational infrastructure, scalable evidence-informed interventions, and embedded implementation supports, allowed school boards to mobilize quickly during Covid-19, and to act within the context of an overarching multi-tiered strategy. In this article, we describe foundational elements that contributed to rapid mobilization and response in school mental health service provision in Ontario schools during Covid-19.

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)0,019
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0550,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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