School-Based Parent Network Programs: A Partnership in Reducing Childhood Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Today's world is quickly becoming full of distractions, busyness, and barriers that often force people to feel like they need to cope with life in isolation and feel disconnected from their community. Now more than ever, it is time to support and engage all stakeholders in a child's life to support their mental health well-being. Anxiety has become an all too common issue among school-aged children over the last decade. According to the Mental Health Commission of Canada (2021), 70 percent of people who live with mental illness see their symptoms begin before the age of 18, and it affects 1.2 million of our children and youth. That means about 1 in every 5 children experience mental disorders, of which anxiety is the most prevalent (Health Canada, 2021). It is clear from the research reviewed, such as in the study done by Caspe et al. (2006), that utilizing forms of connection and creating caring relationships plays a pivotal role in providing an environment for children where they are more likely to thrive and less likely to suffer from anxiety. By delving into the theoretical and research-based importance of building connections, and authentic relationships built on genuine care, we will see a tremendous opportunity to create a partnership between the two most significant environments in a child’s life and build a sense of community. This research will be used to propose a school-based program that is structured to support, network, and educate parents to feel empowered and become more confident in raising physically and mentally healthy children. The program's objective is to explore whether creating a caring and connected partnership between home and school can help reduce anxiety in school-aged children.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».