“But Some People Will Not”: Arendtian Interventions in Education
Notice bibliographique
Résumé
A recent study of the effects of peer involvement in bullying among elementary school children in Toronto reached the disturbing but not surprising conclusion that the behavior of children observing incidents of bullying tends to reinforce bullying. 1he researchers' analysis of fifty-three videotaped incidents of bullying indicates that most the time, peer behavior contributed to the bullying, either actively, by cheering on the bully or modeling his aggressive behavior, or passively, by the inaction of those who stood by, "attending to the episode and not helping the victim." 2 On average, onlookers spent only twenty five percent of their time actively intervening in the incident on behalf of the victims of bullying.According to the companion questionnaire filled out by students at the school, "forty one percent of students indicated that they 'try to help' the victim when they observe bullying." 3This study shows otherwise, marking a shift in focus of efforts to reduce bullying in the playground from a preoccupation with the psychological dimensions of the bully-victim dyad to a broader understanding of the immediate social context within which bullying takes place.Rather than viewing peer inaction as a peripheral matter in the problem of bullying, the researchers suggest that it plays a pivotal role in the dynamics of playground aggression and victimization.Effective intervention in bullying, the researchers suggest, is best achieved by raising peer awareness of the ways in which their unwillingness to intervene on behalf of the victim contributes to a climate of bullying.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».