Dehumanization in children: The link with moral disengagement in bullying and victimization
Notice bibliographique
Résumé
The current study explored subtle dehumanization-the denial of full humanness-in children, using distinctions of forms (i.e., animalistic vs. mechanistic) and social targets (i.e., friends vs. non-friends). In addition, the link between dehumanization and moral disengagement in bullying and victimization was investigated. Participants were 800 children (7-12 years old) from third to fifth grade classrooms. Subtle animalistic and mechanistic dehumanization toward friends and non-friends were measured with the new Juvenile Dehumanization Measure. Results showed that animalistic dehumanization was more common than mechanistic dehumanization and that non-friends were dehumanized more than friends. The highest levels of dehumanization were found in animalistic form toward non-friends and the lowest levels in mechanistic form toward friends. Both moral disengagement and animalistic dehumanization toward friends were positively associated with bullying. However, moral disengagement was negatively associated with victimization, whereas both animalistic and mechanistic dehumanization toward non-friends were positively associated with victimization. The current findings indicate that children are able to distinguish different forms and targets of dehumanization and that dehumanization plays a distinct role from moral disengagement in bullying and victimization.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».