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Enregistrement W2019801717 · doi:10.1177/0829573507301039

Bullying Risk in Children With Learning Difficulties in Inclusive Educational Settings

2007· article· en· W2019801717 sur OpenAlexaff
Severina Luciano, Robert Savage

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionPeer victimizationDevelopmental psychologyCognitionVocabularyPeer groupHuman factors and ergonomicsPoison controlSuicide preventionClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated whether students with learning difficulties (LDs) attending inclusive schools that eschewed segregated “pull out” programs reported more incidents of being bullied than their peers without LDs. Cognitive and self-perception factors associated with reports of peer victimization were also explored. Participants were 13 Grade 5 students with LDs and 14 classmates without LDs, matched on gender. Results showed that students with LDs self-reported significantly more incidents of being bullied than students without LDs. After statistical controls for group differences in receptive vocabulary, differences in bullying were no longer significant. Results suggest first that children with LDs in inclusive schools that eschew pull-out programs may still experience significant bullying. Second, the link between LDs, peer rejection, and victimization may reflect the social impact of language difficulties. Implications for reducing peer victimization in inclusive settings are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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