Cyber-bullying: Policy response and perceive impacts in a Saskatchewan school division
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of my research was to analyze the process utilized by a Saskatchewan school division to create policy that addressed the issue of cyber-bullying. The research and data collection for this case-study was performed during the time frame of January 2008 to June of 2009 and occurred after the Saskatchewan school division had completed a policy that addressed the issue of cyber-bullying. The research focused on the school division’s use of the policy process with no intent of evaluating the policy itself. This policy study was a qualitative case study designed to develop an understanding of the policy response of a Saskatchewan school division in addressing the legal and social issues related to cyber-bullying. The analytical framework for this case-study was drawn from a staged policy analysis model reflecting complementary aspects of rational and critical policy analysis models (Ball, 1998; Blaikie, 2000; Dye, 2002; Levin, 2001). Semi-structured interviews were performed with school division personnel who were responsible for the design and implementation of an Anti-Bullying policy for their school division. All data collected was coded into one of four broad categories: policy origin, policy adoption, policy implementation, or perceived policy impacts. Through a descriptive investigation I provided an account of the manner in which policy issues related to cyber-bullying were posed, of the explanations constructed, and of the policy directions formulated by a Saskatchewan school division. The analysis of the interview data revealed the influence of powerful stakeholders on the policy process, the existence of blended layers throughout the dynamic policy cycle, and the significance of each stage of the policy cycle in creating an effective policy in an ever-changing society.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».