Exploring Qualitative Evidence Through a School-Based Intervention: Can Youth Be Empowered Through Writing?
Notice bibliographique
Résumé
Background: The mental health crisis among youth, exemplified by the 1.2 million affected in Canada, underscores the urgent need for effective interventions. Research indicates that in-school programs are more successful in addressing common mental health issues and promoting well-being. This evaluation study was performed on the Kids Write Network, an expressive writing intervention that aims to facilitate emotional expression and processing by encouraging individuals to address and reassess adverse life events through writing. This study explores how the cognitive and psychological mechanisms of expressive writing in adolescents can be unveiled through the theoretical approach of empowerment. Methods: Using a multiple case-study design, 50 middle school students from three schools in Montreal, Canada, participated in the expressive writing intervention and were individually interviewed. The data collected from these interviews were analyzed using a comprehensive coding schema to identify the theoretical underpinnings of empowerment. Results: The results demonstrate that writing about one’s negative life event allowed for a better understanding of it through reflection and a clearer understanding of one’s emotions. Conclusions: The findings can inform the development and implementation of school-based empowerment interventions for youth with mental health challenges. Further, our findings emphasize the importance of recognizing and addressing the theoretical approach of empowerment in mental health programs for young individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».