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Record W4294951055 · doi:10.24095/hpcdp.42.9.03f

Corrélats du succès perçu des interventions de promotion de la santé dans les écoles primaires

2022· article· fr· W4294951055 on OpenAlexaffvenueabout
Erin K. O’Loughlin, Jodi Kalubi, Teodora Riglea, Annie Pelekanakis, Jennifer O’Loughlin

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicSchool Health and Nursing Education
Canadian institutionsUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Les interventions de promotion de la santé (IPS) en milieu scolaire visent à soutenir le développement des jeunes et à influencer positivement les comportements modifiables liés au mode de vie. La détermination des facteurs qui contribuent au succès perçu des IPS ou l'entravent pourrait faciliter leur adaptation, améliorer leur mise en œuvre et contribuer à leur durabilité. Cette étude a pour objectif de déterminer ces facteurs dans trois domaines (caractéristiques de l'école, caractéristiques de l'IPS et facteurs liés à la planification et à la mise en œuvre de l'IPS) associés au succès perçu des IPS auprès des directeurs d'écoles primaires. Méthodologie Les données ont été tirées du projet PromeSS, une enquête transversale menée auprès des directeurs d'école ou de membres du personnel délégués dans un échantillon de commodité de 171 écoles primaires publiques du Québec (Canada). Le recrutement des commissions scolaires et des écoles s'est déroulé sur trois années scolaires (2016 à 2019). Les données sur les caractéristiques de l'école et des participants, les caractéristiques de l'IPS, les variables liées à la planification et à la mise en œuvre de l'IPS et le succès perçu des IPS ont été recueillies lors d'entretiens téléphoniques structurés en deux parties. Des statistiques descriptives ont été utilisées pour caractériser les écoles et les participants à l'étude. Vingt-huit corrélats possibles du succès perçu des IPS ont été étudiés séparément, dans un modèle de régression linéaire multivariée. Résultats Les participants ont généralement perçu les IPS comme étant très réussies. Après ajustement pour le nombre d'élèves, la langue d'enseignement, le quartier de l'école et de la défavorisation scolaire, nous avons relevé cinq corrélats du succès perçu, à savoir un taux de rotation plus faible du personnel enseignant, des scores plus élevés pour l'environnement physique de l'école, l'engagement de l'école et du personnel enseignant envers la santé des élèves, le leadership du directeur d'école et le fait que l'école développe l'IPS (au lieu de l'adopter seulement). Conclusion Si ces facteurs sont reproduits dans le cadre d'autres études indépendantes, les concepteurs des IPS et le personnel scolaire devraient en tenir compte dans le cadre de la planification et de la mise en œuvre des IPS dans les écoles primaires.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.496
Threshold uncertainty score0.987

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.041
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.399
Teacher spread0.363 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes3
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