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Enregistrement W2103457541 · doi:10.1177/0829573509358686

Places to Avoid: Population-Based Study of Student Reports of Unsafe and High Bullying Areas at School

2010· article· en· W2103457541 sur OpenAlexaffabout
Tracy Vaillancourt, Heather Brittain, Lindsay Bennett, Steven Arnocky, Patricia McDougall, Shelley Hymel, Kathy Short, Shafik Sunderani, Carol F. Scott, Meredith MacKenzie Greenle, Lesley J. Cunningham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of SaskatchewanMcMaster UniversityHamilton Health SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFeelingSuicide preventionPopulationPerceptionCafeteriaOccupational safety and healthPoison controlInjury preventionMedical educationDevelopmental psychologySocial psychologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students’ perceptions of school safety and experiences with bullying were examined in a large Canadian cohort of 5,493 girls and 5,659 boys in Grades 4 to 12. Results indicate notable differences in when and where students felt safe based on their own perceptions of safety and their own experiences with bullying, particularly across elementary and secondary schools. For elementary students, especially those involved in bullying, the playground/school yard and outside recess/break time were particularly hazardous, whereas for secondary students involved in bullying, the hallways, school lunchroom/cafeteria, and outside recess/break were considered especially dangerous. The commonality across student-identified unsafe areas is that they tend to not be well supervised by school personnel. Accordingly, the present results underscore the need to increase adult supervision in areas in which an overwhelming majority of students report feeling unsafe.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations186
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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