Measurement and Design in Surveys of Teachers’ Mental Health Literacy: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Mental health literacy (MHL) was introduced four decades ago as a term referring to knowledge and beliefs about mental disorders that aid in their recognition, management, or prevention. This scoping review mapped the peer-reviewed literature to understand how MHL is defined, conceptualized, and measured in studies involving those becoming teachers (pre-service teachers) and working teachers (in-service teachers). The search was performed following the method for scoping reviews by the Joanna Briggs Institute (JBI). Searches were conducted in four scientific databases with no time limit, although all sources had to be written in English or French. Primary studies (N = 35) that measured MHL for pre- and in-service teachers provided a global snapshot of MHL conceptualization and measurement across five continents. Global conceptualizations of MHL were largely driven by the definition and measures developed by Jorm, though the definition by Kutcher et al. was used in one fourth of the papers. Few studies explicitly stated a theoretical framework. Most studies used closed-ended scales, or a combination of closed-ended scales and vignettes to measure MHL. From a closer examination of the results, Canada emerged as a major leader in teacher MHL. Future research in this area should aim to include vignette measures, especially for pre-service teachers, and explicit theoretical frameworks, including socio-ecological and social or structural determinants of health-related frameworks that take an intersectional approach to MHL.
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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 | 0,044 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».