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Enregistrement W4407084243 · doi:10.7202/1115536ar

Analyse des politiques éducatives canadiennes en matière de santé mentale et de mesures de soutien auprès des élèves réfugiés et demandeurs d’asile

2024· article· fr· W4407084243 sur OpenAlexaffvenueabout
Valerie Rose Schutte, Éliane Dulude, Peter Milley

Notice bibliographique

RevueAlterstice Revue internationale de la recherche interculturelle · 2024
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les politiques éducatives et les mesures qu’elles mettent à disposition des écoles afin de faciliter la mise en place de services accessibles et concertés en matière de santé mentale peuvent avoir un impact auprès des élèves réfugiés et demandeurs d’asile. Cette étude a pour but d’analyser la manière dont les politiques éducatives, traitant explicitement des élèves réfugiés et demandeurs d’asile, abordent leur santé mentale en tenant compte de leurs objectifs, de leurs populations ciblées et de leurs instruments. Nous avons recensé 106 documents, pour 11 des 13 ministères de l’Éducation au Canada. Cinq types de soutien à la santé mentale ont été répertoriés : l’apprentissage socio-émotionnel, la sensibilisation aux réalités des réfugiés, le soutien à l’acculturation, le soutien tenant compte des traumatismes et les liens avec les services spécialisés en santé mentale. Les variations observées se situent dans le choix et la combinaison des mesures de soutien que les politiques proposent à la fois au personnel scolaire et aux élèves réfugiés et demandeurs d’asile. Les objectifs, les populations ciblées et les instruments politiques présentent des apports et des limites qui peuvent influer sur la qualité et l’intensité du soutien qui leur sera offert. Nous formulons trois constats à l’intention des décideurs politiques et des intervenants qui s’intéressent à l’élaboration ou à la révision des politiques, afin de prendre en compte les divers besoins des élèves réfugiés et demandeurs d’asile en matière de santé mentale.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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