Designing a graduate-level peer-wellness mentoring course
Notice bibliographique
Résumé
Background: A growing body of research has indicated the importance of implementing community mental health initiatives in universities to promote student mental health and well-being. Designing and implementing community-based initiatives on campus can facilitate improved student well-being in a cost-effective way. Purpose: This paper provides a description of the implementation of a graduate-level university course grounded in a community mental health framework, which gave students the opportunity to become peer-mentors for other students within the university in exchange for course credit. Approach: The course took place over two semesters. In the first half of semester one, students engaged with theoretical and practical content that teaches them how to be a peer-mentor and support students’ needs. In the second half of the first semester, and over the course of the second semester, students used what they have learned to engage in experiential learning, where they acted as peer-mentors to their fellow university students. Conclusion: This university course provided mental health and well-being benefits to university students in a cost-effective manner while providing hands-on experience to students enrolled on the course to be peer-mentors. Implications: Experiential learning opportunities can be used to support student well-being while reducing the need for more specialist forms of mental health service provision.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».