SCHOOL-BASED MENTAL HEALTH: PARADIGM SHIFT IN ADDRESSING MENTAL HEALTH OF PAKISTANI YOUTH
Notice bibliographique
Résumé
About 20-25% of the youth suffer from mental and substance use disorders. About 50% of these mental disorders have an onset before age 15, and 75% by 25 years contributing to about five trillion dollars of economic losses every year. Youth’s mental health is imperative in how they think, behave, and learn. School is a critical place in the lives of developing youth, presenting a unique place for prevention and early interventions. Developed countries, such as the United States of America (USA), Canada, the United Kingdom, and Australia, have established a framework that focuses on enhancing teachers' efficacy in recognizing warning signs for mental health problems. They also liaise with school counselors and mental health professionals to ensure that at-risk individuals get appropriate help for early prevention. Moreover, students are also taught about mental health problems to raise awareness and reduce the stigma associated with it. Pakistan is also making considerable progress to counter mental health in its youth. The School Mental Health Programmes for teachers and Theory of Change model are a few examples of initiatives taken by our government in collaboration with other stakeholders which have shown promise in addressing the mental health problems in children. Moving forward it is essential for the stakeholders, policymakers, and state institutions to collaboratively build a framework that serves the mental health needs of the Pakistani youth, keeping in perspective the cultural context and limited infrastructure.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».