Promoting mental well-being: educators’ perceptions of mental well-being practices and programs for including all students
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Mental Health Organization states that there is a substantial percentage of children and youth in the school age range who suffer from some form of mental health disorder (Canadian Mental Health Organization, 2020). A troubling finding is that only twenty percent of individuals who suffer from a mental health disorder receive adequate support (Canadian Mental Health Organization, 2020). Schools have been regarded as important environments for promoting the well-being of children, as they spend over 6 hours a day and more than 180 days a year in school (Stewart et al., 2004). In the school year 2020/2021, Manitoba children had 196 scheduled days of school (Education, n.d.). The promotion of well-being for students includes responding efficiently to all student needs and learning challenges. In this fast-paced world, educators are looking for strategies to assist students and help them thrive. This qualitative study examined six elementary educators' (e.g., classroom teachers, support teachers and administrators) perceptions of practices and programs intended to promote students' mental wellbeing in Manitoba, Canada, including interventions designed for those who lack self-regulation or present with exceptional social and emotional needs. Each participant was individually interviewed using a digital platform. The data was analyzed thematically. The findings support a need for more evidenced based resources and support, a need for a school wide framework, more resources and supports as well as more focused measuring of outcomes. The implications of promoting mental well-being in schools for all students as well as areas for future research are discussed.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».