Examining the implementation of the Icelandic model for primary prevention of substance use in a rural Canadian community: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Icelandic Prevention Model (IPM) is a collaborative upstream model that was designed to influence risk and protective factors related to substance use within the community, school, peer and family contexts. By engaging whole communities, the IPM has been found to be effective in reducing youth substance use behaviours across Iceland. As an extension to the IPM’s participatory approach, this research will examine how youth involvement can enhance outcomes. In addition, this research will evaluate whether the IPM approach is beneficial for mental health promotion and general youth wellbeing. Methods The present research protocol applies the bioecological model within a participatory mixed-method case study design to examine the implementation of the IPM in a rural community in Canada. This study was designed to identify whether the Icelandic substance use prevention model is effective in reducing substance use and promoting mental health and development for Canadian youth. It will also explore how to engage youth within the approach and how this adaptation influences implementation and outcomes. Discussion The findings from this study will contribute to our understanding of upstream prevention of youth substance use and will be used to support scaling of the IPM across Canada.
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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 | 0,039 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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 ».