Les programmes préventifs en milieu scolaire auprès des enfants et des adolescents présentant de l’anxiété
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de décrire les programmes de prévention de l’anxiété en milieu scolaire auprès des enfants et des adolescents. Nous rapportons d’abord quelques données sur l’épidémiologie des troubles anxieux, leurs conséquences et les coûts associés afin d’illustrer la pertinence d’intervenir de manière précoce. La section suivante présente le programme Coping Cat, qui a servi d’inspiration aux programmes de prévention. Nous distinguons ensuite les programmes de prévention en milieu scolaire selon leur nature : universelle, sélective et indiquée. L’accent est mis sur le programme FRIENDS, largement diffusé comme programme de prévention et reconnu par l’Organisation mondiale de la santé. Les résultats montrent de façon générale que les interventions sélectives et indiquées donnent des résultats plus importants, en particulier si elles sont animées par des spécialistes en santé mentale. Cependant, elles comportent certains désavantages, comme le fait de ne pas réussir à rejoindre les enfants qui pourraient le plus en bénéficier. Les programmes de prévention universelle rejoignent pour leur part tous les enfants et ils peuvent être implantés par les enseignantes. Les obstacles liés à l’implantation sont toutefois importants. La dernière partie de l’article contient quelques recommandations destinées à améliorer la prévention des troubles anxieux en milieu scolaire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".