Notice bibliographique
Résumé
Bullying in school has become a topic of international concern over the last 10–20 years. Starting with research in Scandinavia, Japan and the UK, there is now active research in most European countries, in Australia and New Zealand, Canada and the USA, and Japan and South Korea (Jimerson et al ., 2010; Smith et al ., 1999). This chapter discusses what we mean by ‘bullying’; summarises some recent research findings on the nature of bullying; discusses the results of large-scale, school-based interventions; and raises issues for future research and practice. Definitions of bullying What do we mean by bullying ? Although there is no universally agreed definition, there is an emerging consensus in the western research tradition that bullying refers to repeated aggressive acts against someone who cannot easily defend themselves (see Olweus, 1999; Ross, 2002). A similar definition, though perhaps with broader connotations, is that bullying is a ‘systematic abuse of power’ (Rigby, 2002; Smith and Sharp, 1994). Although the two criteria of repetition, and power imbalance, are not universally accepted, they are now widely used. Bullying, by its nature, is likely to have particular characteristics (such as fear of telling by the victim), and particular outcomes (such as development of low self-esteem, and depression, in the victim). The relative defencelessness of the victim implies an obligation on others to intervene, if we take the democratic rights of the victim seriously.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».