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Record W7104251541 · doi:10.71781/649

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

2023· dissertation· en· W7104251541 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languageen
FieldHealth Professions
TopicSchool Health and Nursing Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Social environmentCultural influenceFamily lifeSchool system

Abstract

fetched live from 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.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
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 score0.053
Threshold uncertainty score0.207

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.335
Teacher spread0.301 · 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
Published2023
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