Supporting Students' Mental Health and Well Being in Elementary Education
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown that in Canada1 in 5 citizens suffer from a mental health problem every year (MHCC, 2012). This statistic does not exclude children, who are the students that fill our elementary classrooms. It has also been concluded through various policy and research documents that there is a direct correlation between student mental health difficulties and academic achievement (SMH-ASSIST, 2013). These statistics therefore optimally position teachers and education professionals to support the reduction of stigma, promote positive mental health, and build student social- emotional skills (SMH-ASSIST, 2013). However statistics also show that teachers do not feel supported or prepared to do this type of work even though they believe it is crucial (TDSB, 2012; Froese-Germain & Riel, 2012; Whitley et. al., 2012; Reinke et. al., 2011; etc.). This qualitative research project uses a literature review and two semi-structured interviews to investigate how a small sample of educators support student mental health and well being in their practices. Interviews with two educators show that teachers are actively working to support mental health and well being in their classrooms however there is still a further need for provisions, education, and a more cohesive implementation plan to support students’ mental health and well being at the elementary level.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,012 | 0,001 |
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 ».