MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416773306 · doi:10.1080/13632752.2025.2592515

Exploring factors shaping positive attitudes of adolescents towards seeking support for mental health issues in schools: a qualitative inquiry

2025· article· en· W4416773306 sur OpenAlexafffundabout
Rémi Paré-Beauchemin, René‐Marc Lavigne, Anne‐Marie Tougas, Alexa Martin‐Storey

Notice bibliographique

RevueEmotional and Behavioural Difficulties · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMental healthQualitative researchHelp-seekingSelf-conceptSocial support

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High schools are a prime environment for engaging with adolescents, however only a small fraction of adolescents grappling with a mental health issue pursue help from adults. While obstacles to help–seeking are well–documented, there is a lack of research, especially qualitative studies, identifying the factors that facilitate adolescents’ help seeking at school. To address this gap, individual interviews were conducted with 32 French–speaking adolescents in Quebec (Canada) to examine factors influencing their positive attitudes about seeking help for a mental health problem from an adult at school and explore how these factors varied by type of resource (informal, formal) and mental health issues (internalized, externalized). Using reflexive thematic analysis, three factors were identified: Experiencing a quality relationship, Being listened to and understood, and Believing that help is available. Findings have implications for implementing gatekeeper training in schools and educating adolescents about the benefits of school mental health services

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEmotional and Behavioural DifficultiesMême sujetChild and Adolescent Psychosocial and Emotional DevelopmentTravaux en français237 207