Meaning mindset theory: a transdiagnostic approach to mental health promotion and intervention for children
Notice bibliographique
Résumé
A transdiagnostic approach is increasingly recognized as crucial in the prevention or treatment of child internalizing and externalizing mental health concerns. There is substantial overlap and comorbidity among various mental health concerns and the onset of one mental illness elevates the risk of others, underscoring the potential limitations of singular-focused mental health education or treatment. Meaning Mindset Theory (MMT) is a transdiagnostic framework developed and evaluated over the past decade in Canada as a promising new approach. MMT emphasizes agency over thoughts and behaviors, empathy and social competence skills, and meaningful engagement to enhance resilience for both internalizing and externalizing symptoms. The DREAM Program-Developing Resilience through Emotions, Attitudes, and Meaning is a mental health education program grounded in MMT principles. This program has enhanced meaning mindset-agency over thoughts and behaviors, hope for a future that is good, positive self-concept, and openness to learning, new experiences, and feelings-as well as both internalizing and externalizing mental health. To date, the DREAM program, as well as MMT more broadly, has been tested in diverse populations with school-aged children, families, neurodiverse and intellectually gifted young people, homeless men, and Black families, among others. Future research should explore the efficacy of an MMT in therapeutic settings compared to standard treatments, potentially enhancing mental health intervention strategies for Canadian children and families.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».