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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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