School climate, peer victimization, and academic achievement: Results from a multi-informant study.
Notice bibliographique
Résumé
School-level school climate was examined in relation to self-reported peer victimization and teacher-rated academic achievement (grade point average; GPA). Participants included a sample of 1,023 fifth-grade children nested within 50 schools. Associations between peer victimization, school climate, and GPA were examined using multilevel modeling, with school climate as a contextual variable. Boys and girls reported no differences in victimization by their peers, although boys had lower GPAs than girls. Peer victimization was related to lower GPA and to a poorer perception of school climate (individual-level), which was also associated with lower GPA. Results of multilevel analyses revealed that peer victimization was again negatively associated with GPA, and that lower school-level climate was associated with lower GPA. Although no moderating effects of school-level school climate or sex were observed, the relation between peer victimization and GPA remained significant after taking into account (a) school-level climate scores, (b) individual variability in school-climate scores, and (c) several covariates--ethnicity, absenteeism, household income, parental education, percentage of minority students, type of school, and bullying perpetration. These findings underscore the importance of a positive school climate for academic success and viewing school climate as a fundamental collective school outcome. Results also speak to the importance of viewing peer victimization as being harmfully linked to students' academic performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».