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Enregistrement W7104251541 · doi:10.71781/649

School culture and social inequalities in school-based health promoting interventions in Québec elementary schools

2023· dissertation· en· W7104251541 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Social environmentCultural influenceFamily lifeSchool system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Les interventions de promotion de la santé (IPS) en milieu scolaire visent à soutenir le développement des jeunes et promouvoir l'adoption de modes de vie sains. Une culture scolaire promotrice de santé a été identifiée comme un facteur facilitant l’adoption, la mise en œuvre et l’efficacité des interventions. Toutefois, la culture scolaire peut varier d'une école à l'autre, particulièrement dans celles accueillant des élèves issus de milieux défavorisés, et des inégalités dans l’offre d’IPS risqueraient d’exacerber les inégalités de santé existantes. Un écart de connaissances persiste sur les inégalités sociales dans la culture scolaire et l’offre d’IPS dans les écoles desservant des élèves de statut socio-économique différent. Objectifs : L'objectif était d'étudier les associations entre le niveau de défavorisation de l’école, la culture scolaire et la disponibilité d’IPS. Nous avons cherché à: (1) quantifier l'association entre la défavorisation de l’école, l'importance de problématiques de santé et la disponibilité d’IPS; (2) quantifier l'association entre la défavorisation de l’école et la culture scolaire promotrice de santé. Les résultats de l'objectif 1 ayant montré un gradient social dans la disponibilité d’IPS en matière de santé mentale, nous avons approfondi pour: (3) quantifier l'association entre des variables du contexte scolaire et la présence d’IPS de santé mentale; (4) les caractériser par rapport aux meilleures pratiques (ex. approche globale, optimisation de la culture scolaire). Méthodes : Les données sont tirées de PromeSS, une étude transversale comprenant 171 écoles primaires du Québec, Canada (2017-2019). Quatre mesures d'une culture scolaire promotrice de santé ont été développées à partir du modèle théorique «Health Promoting Schools». Des modèles de régression logistique, ANOVA unidirectionnelle et tests de Tukey ont servi à estimer les associations entre les variables d’intérêt. Des données approfondies sur un échantillon de 25 IPS de santé mentale ont été analysées dans le cadre d'une analyse de cas croisés. Résultats : Les écoles défavorisées ont signalé plus de problématiques de santé que les écoles favorisées. Les proportions d’IPS disponibles étaient similaires, sauf pour les IPS de santé mentale offertes en plus grande proportion dans les écoles favorisées. Les écoles favorisées avaient une culture scolaire plus promotrice de la santé que les écoles défavorisées, principalement en termes d'engagement avec les familles et la communauté. Les écoles plus susceptibles de mettre en œuvre des IPS de santé mentale étaient les écoles favorisées, ayant une culture scolaire plus promotrice de santé et où les problématiques de santé mentale étaient considérées comme importantes. Bien que généralement bien adaptées à leur contexte, peu d’IPS de santé mentale étaient alignées avec les meilleures pratiques. Conclusions : Cette thèse illustre l’importance du contexte dans lequel les IPS sont mis en œuvre, incluant la culture scolaire comme caractéristique essentielle pour des IPS efficaces et les conditions socioéconomiques des élèves. La capacité des écoles à établir une culture scolaire promotrice de santé et à mettre en œuvre des interventions fondées sur les données probantes devrait être renforcée, en particulier pour les écoles défavorisées, afin d'améliorer la santé des élèves et de réduire les inégalités.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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