Anxiety In Children: Understanding Factors Influencing Anxiety In Children and Counselling Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
Considered the most prevalent mental health issue amongst children, anxiety is an emotion that is felt in the body and alerts us to threats, protects us from danger and helps us reach important goals (Anxiety Canada, n.d.). It is an emotion related to fear which includes thoughts of worry, avoidance behaviour and feeling scared (Headley and Campbell, 2013). No single risk factor can completely account for the development of anxiety in children, instead there are several genetic and environmental risk factors associated with the development of clinical anxiety disorders in children (Thompson, et al., 2013). As outlined in the Diagnostic Statistical Manual for Mental Health (DSM-5), anxiety disorders commonly diagnosed in children include, generalized anxiety disorder, social anxiety disorder, selective mutism, and separation anxiety disorder (American Psychiatric Association, 2013). This capstone includes a literature review which will discuss environmental and genetic factors that can contribute to the development of anxiety in children, followed by defining anxiety and signs and symptoms in children. This leads to the discussion of common anxiety disorders found in children. Finally, exploring treatment options for children with anxiety are reviewed as best practices school counsellors can use within the school environment. The school environment is seen as an ideal context for the delivery of early intervention programs targeting anxiety symptoms and coping skills (Ruocco et al., 2018). Using information gathered in the literature review, the development of a group counselling unit will be presented as a method of intervention for children with anxiety within a school setting.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».