Reflections on teaching mindfulness to teenagers: from research to clinic
Notice bibliographique
Résumé
Increased stress reactivity during adolescence has been associated with vulnerability for psychiatric disorders in adulthood and mindfulness-based interventions (MBI) seem to be an option to stress. However, there is still debate on how to best teach MBI to teenagers. For the last 6 years, authors have been proposing the “Mindfulteen” (MT) to teenagers between 12 and 19 years in Geneva. The MT was first applied in different clinical trials and in a qualitative study and, as the results were encouraging, is now proposed in a clinical context at the University Hospital. Authors aim to share here some lessons learned from this experience: 1. Motivation and curiosity are key to engagement, and this is particularly important in school settings; 2. Even if adaptation is needed for different age groups, the program’s core remains easily the same; 3. Short formal practices with not much silence are needed, and metaphors can help; 4. Clarifying the intention of each practice can improve engagement, and the same explicit attitude can be brought into inquiry; 5. A trauma-sensitive approach is crucial, especially in clinical settings; 7. Proposing different versions of the same practice facilitates home practice; 8. Even if participants are not practicing between sessions, it doesn’t mean that they are not integrating mindfulness into their lives; 9. Creative and playful activities can provide rich mindful moments. In conclusion, there are open questions about teaching mindfulness to adolescents and authors believe that sharing and exchanging experiences is important to find some of the answers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».