MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4406918683 · doi:10.2196/58992

Mobilizing Health Promotion Through Canada’s Student Mental Health Network: Concurrent, Mixed Methods Process Evaluation

2025· article· en· W4406918683 sur OpenAlexaffvenueabout
Amy Ecclestone, Brooke Linden, Kiran Kullar

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintFormative assessmentMental healthQueen (butterfly)Library scienceSociologyPsychologyComputer scienceWorld Wide WebPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Mental health issues among Canadian postsecondary students are prevalent. In tandem, an increased acknowledgment of the need for upstream mental health support has been highlighted. While the majority of institutions offer some form of mental health promotion, research suggests students are failing to access support due to barriers including lack of awareness, geographical and financial barriers, and lack of relevance in offerings. Canada's Student Mental Health Network is a web-based knowledge mobilization initiative designed to fill these gaps. With content created and curated "for-students, by-students" and reviewed by subject matter experts, the Network serves as a one-stop shop for evidence-based, mental health support for postsecondary students. Objective: The goal of this research was to conduct the first component of a comprehensive program evaluation of the Network. This paper details a formative, process evaluation after approximately 1 year of operations, with the goal of assessing acceptability and feasibility. Methods: Using a concurrent mixed methods study design, quantitative and qualitative data were simultaneously collected from students in order to evaluate the acceptability and feasibility of the Network as a mental health promotion resource. Quantitative data were automatically collected through Google Analytics via the website over the course of the first year of operations. Data collected included the number of users accessing the website, user engagement, and user "stickiness." Quantitative data were used to evaluate both accessibility and feasibility. Qualitative data were collected via individual, digital interviews conducted with a modest sample of students (n=8) across areas and levels of study. Qualitative data derived more detailed insights into user experience and website attributes, as well as feedback on content delivery, providing evidence used to evaluate feasibility. Results: A total of 1200 users globally accessed the Network within the first year of operations, with Canadian users accounting for nearly 90% of total website traffic. An overall 66% engagement rate was observed, with the average user visiting 7 pages per session. Further support for the acceptability of the Network is demonstrated in the Canada-wide reach of the content development and review team. Evidence for the feasibility of the Network was observed through website use statistics indicating the most frequently viewed pages aligned with our goals: providing mental health education and increasing awareness of available resources. Qualitative feedback provided additional context surrounding the feasibility of the space, including positive feedback on the esthetics, relevance, usability, inclusion, and accessibility. Areas for content expansion and improvements to accessibility were also identified. Conclusions: The results of this study provide evidence in support of the feasibility and acceptability of the Network as a web-based knowledge mobilization initiative in support of postsecondary students' mental health and well-being. Future research will pursue a summative, impact assessment to evaluate utility.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,128
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1280,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,410 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetMental Health Treatment and Access→Travaux en français237 207→