Teacher mental health literacy and its effects on helping behaviors for students with mental health problems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim School teachers are expected to support students with mental health problems. However, few studies have examined actual helping behaviors of teachers for the students. This study aimed to investigate the behaviors of Japanese teachers for students experiencing internalizing problems (e.g., depression/anxiety). Methods In 2020, teachers (n = 465) from 48 Japanese schools (primary/junior high/senior high) answered a self‐administered questionnaire asking about: (a) the number of students in their homeroom class who seemed to have internalizing problems during the last 2–3 months, (b) whether they asked these students how they had been feeling lately, and (c) the number of students who answered “not feeling well.” Mental health literacy (MHL) in teachers was also assessed. Results Most of the teachers (80.2%) reported that they dealt with one or more students who seemed to have internalizing problems during the last 2–3 months. Among these teachers, 94.7% had asked at least some of the students how they had been feeling, and over half of the teachers (57.8%) reported that at least one of the students answered “not feeling well.” Teachers who had confidence in helping students with depressive symptoms were more likely to recognize students who were “not feeling well” (p = 0.04). Conclusion Teachers appear to be willing to help students with mental health problems when they recognize symptoms of the problems. Future studies will benefit from more closely examining whether improving confidence in teachers through MHL training increases students' willingness to disclose mental health problems to teachers, an important step in the prevention/treatment of these problems.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».