Mental Health Literacy in Educational Practice: A Qualitative Study Exploring New Elementary Teachers’ Reasoning when Identifying Students with Mental Health Concerns and Choice-Making in Supporting Referrals
Notice bibliographique
Résumé
There are barriers to early identification of mental health conditions in children and access to timely interventions in school-based mental health services, leading to adverse long-term outcomes for students. Teachers are essential for early identification of mental health concerns and advocating for services, but a lack of mental health training can impede access to early intervention, leading to long-term deterioration in students’ mental health. This qualitative study used Think Aloud interviews with six early career elementary school teachers and two case-based scenarios to identify teachers’ cognitive processes to support their reasoning and choice-making when identifying students with mental health concerns and considering referring them to school-based mental health services. The interview transcripts and scenario responses were analyzed using reflexive thematic analysis to identify key themes and patterns in the teachers’ reasoning and choice-making processes. Results from this study showed that teachers use hypothesis-driven problem-solving, comparison-making, and the application of prior knowledge to understand students’ mental health concerns and make referrals to mental health services. Teachers also relied on information from their teacher training programs and professional experience to support their reasoning and choice-making, highlighting the importance of providing preservice teachers with mental health literacy training. The findings support other researchers’ recommendations that teachers’ mental health literacy, including knowledge about pathways to mental health services, be prioritized as part of teacher preparation programs. Furthermore, the results demonstrated the relevance of supplying preservice teachers with extensive and adaptable mental health literacy training as a strategy to augment their familiarity with student mental health concerns, as this may facilitate the early identification of students with mental health concerns and referrals to school-based mental health services.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».