Evaluating the effectiveness of a school-based mental health literacy intervention from a comprehensive demographic and social-cognitive perspective
Notice bibliographique
Résumé
Childhood and adolescence are a critical period for the onset of mental and neurodevelopmental disorders and a time when many can be first identified. Research demonstrates that mental health literacy applied in school settings may be an effective approach to address these challenges. In contrast to many existing studies conducted in multicultural and multilingual settings that treated subjects' language as a demographic feature, the present study recognizes English proficiency as a social-cognitive factor and views the school-based mental health literacy (MHL) intervention as a learning process. The present study aimed to assess the effectiveness of school-based mental health literacy intervention and explore how ethnicity and English proficiency as a social-cognitive factor, as a modified, rather than a fixed variable, impacted the intervention outcomes. Grade 9 students (n = 240) from schools in West Canada with diverse social/cultural background received the intervention in the classroom delivered by trained teachers and completed the pre-test and post-test over a 6-month period. The intervention was effective in improving knowledge and help-seeking attitudes among all students. Non-Chinese and native English-speaking students performed the best on all outcomes. Gender demonstrated an association with changes in stigma, stress and wellbeing. English proficiency was linked to knowledge acquisition, while ethnicity was connected to changes of attitude-related outcomes. These findings deepened our understanding of how demographic and social-cognitive factors underlie changes in mental health literacy outcomes, which will facilitate the development of mental health literacy interventions for diverse student populations.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».