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Enregistrement W4389231735 · doi:10.7870/cjcmh-2023-022

Identifying Characteristics of Community-Embedded Positive Mental Health Promotion Programs: An Integrative Review

2023· article· en· W4389231735 sur OpenAlexaffvenueabout
Taylor G. Hill, Lindsay K. Heyland, Sophie Keddy, A. Käser, Jodi Langley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthScope (computer science)Mental health literacyPromotion (chess)PsychologyHealth promotionGrey literatureApplied psychologyMedical educationMEDLINEMedicineMental illnessNursingPolitical sciencePsychiatryComputer sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health programs are varied in scope and nature; there is little consensus across theoretical background and program content. This review consists of a database search complemented by an environmental scan. The peer-reviewed literature mapped the body of literature on national and international programs embedded in the community. Records (N = 12) on primary studies describing programs were included and complemented by an environmental scan of existing community programs in one Canadian province (N = 16). Most programs were considered effective, psychoeducational in nature, and grounded in positive psychology theory. A promising path forward for promoting mental health is through enhancing mental health literacy (MHL); community MHL programs require further investigation.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études 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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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