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Enregistrement W4406231992 · doi:10.1177/00178969241310560

Healthy Teachers, Healthy Schools: Pre-service teachers’ experiences of a comprehensive school health programme in Canada

2025· article· en· W4406231992 sur OpenAlexaffabout
Hayley Morrison, Melissa Bird, Karly Janssen, Lauren Sulz, Doug Gleddie

Notice bibliographique

RevueHealth Education Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationSchool healthPsychologyMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives and Setting: Student physical and psychosocial health is an area of concern in Canadian schools, as poor health can be a disrupting factor to both academic performance and quality of life. The Comprehensive School Health (CSH) approach is an internationally recognised framework that can promote student health and academic outcomes in post-secondary settings. However, it is not known how the CSH framework can be embedded within post-secondary institutions. The objective of this study was to explore pre-service teachers’ experiences of CSH at the newly implemented ‘Healthy Teachers, Healthy Schools’ Symposium in the Faculty of Education at the University of Alberta. Design and Methods: Senior level students ( n = 26) participated in focus group activities on the topic of CSH at the university. Notes and information about the topic were documented on charts, sticky notes and drawings. All data were compiled and thematically analysed. Results: Three themes were identified: (a) opportunities for personal and professional growth; (b) connections and student-centred instruction; and (c) physical spaces and places of wellness. Our results demonstrate tangible outcomes at the faculty/programme, instructor and student levels in successfully developing CSH. Conclusion: Embedding CSH in a university setting can create a safe, healthy, welcoming and affirming community in which students can develop the knowledge, skills, and understanding to support health and well-being in various contexts, for the self and for others.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,388 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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