Supporting Post-Secondary Implementation of Recovery-Oriented Practice in a Stepped Care Model
Notice bibliographique
Résumé
Student mental health has been a growing concern for higher education communities for many years. Campuses have been struggling to keep up with the increasing demand for services which has been complicated further by the COVID-19 pandemic. A Stepped Care model (SCM) developed at a Canadian university has been offering new ways of organizing mental health resources based on open access, student choice, and recovery principles. There are diverse definitions of recovery in the literature and are usually based on values such as empowerment, respect, and self-determination. SCMs have been shown to increase access to resources and reduce or eliminate waitlists for supports. A Canadian non-profit organization (SCCG) has been supporting the implementation of SCMs on campus communities in North America through training and consultation. The paradigm shift from the dominant biomedical model of health, which is expert-driven and focused on pathology, to recovery-oriented practices is complex. Currently, SCCG does not have a detailed vision of recovery-oriented practice in SCMs and limited resources to support its implementation. This problem of practice to be addressed is the lack of visioning and strategic planning for recovery-oriented practice in SCMs being implemented in post-secondary settings. Possible solutions including visioning, and resource and training development are explored. A change implementation plan is discussed along with monitoring and evaluation and communicating the change process. This plan offers practical solutions to support SCCG in moving toward a unified vision of recovery in SCM, and tools to support its implementation in post-secondary contexts.
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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 | 0,029 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».