Preventing School Bullying: Identification and Intervention Strategies Involving Bystanders
Notice bibliographique
Résumé
An effective prevention strategy must start with a clear understanding of the behaviour involved; in the case of bullying some of the latest research provides a good starting point. Recent studies have demonstrated that bullying or "the abuse of physical and psychological power for the purpose of intentionally and repeatedly creating a negative atmosphere of severe anxiety, intimidation and chronic fear in victims" (Marini, Spear & Bombay, 1999, p. 33) is one of the most pervasive and serious socioeducational problems facing students (Juvonen & Graham, 2001; Olweus, 2001; Rigby, 2002). Studies suggest that bullying behaviours have a much earlier onset than previously thought, the number of students affected is rather high (10% to 15% report being often victimized), the range of behaviours involved can be quite severe, and the consequences are long lasting (Craig, Pepler & Atlas, 2000; Kochenderfer & Ladd, 1996; Loeber & Hay, 1997; Olweus, 2001; Smith, Cowie, Olafsson & Liefooghe, 2002). With the acknowledgement that bullying is "commonplace" in school settings and a serious problem for many students, issues related to possible prevention, have become the focus of attention.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».