Exploring the Primary Mental Health Care Policies for Minors in China from 2015 to 2023 Using a Policy Triangle Framework
Notice bibliographique
Résumé
Due to China's rapid economic development in recent years, the prevalence of psychiatric disorders among minors has increased due to intense social competition. China has issued a number of mental health policies to address the issue. Therefore, this project will explore the impact of China's primary mental health care policies on the accessibility of minors to mental health services. This project collected the mental health policy documents for minors published in China from 2015 to 2023. The collected policies are analysed using qualitative research methods. The triangular policy framework is used to analyse the content of policies and actors. Through the thematic analysis of the accessibility related content in the policy content, four main themes of improving service accessibility were obtained: the construction of a mental health service system, the education of mental health knowledge, the construction of a mental health social environment and multi-sectoral cooperation. Thematic analysis of the key actors in the content reveals that the health sector, the education sector, the civil affairs sector and Non-Governmental Organizations have played an important role in the formulation and implementation of the policy. These departments work together to promote the improvement and optimization of minor's mental health services. The project noted that there are still challenges in terms of resource investment, multisectoral collaboration mechanisms and the training and development of professionals. Based on these findings, the project recommends policies to enhance intersectoral collaboration, optimize resource allocation, and train.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».