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Enregistrement W2149557310 · doi:10.22329/jtl.v9i1.3604

Solutions for Bullying: Intervention Training for Pre-service Teachers

2013· article· en· W2149557310 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lisa Ihnat, David Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Psychological Association
Mots-clésIntervention (counseling)PsychologyPsychological interventionMedical educationSample (material)Training (meteorology)Service (business)Test (biology)Applied psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies show that teachers lack training and confidence when it comes to intervening effectively in bullying situations. The goal of this study is to respond to the needs of teachers for more formal training on bullying. A two-hour workshop on bullying was developed and offered to pre-service teachers completing a consecutive Teacher Education program in a central-Canadian University. Two parallel questionnaires, each consisting of simulated bullying incidents and standard intervention options, were developed, piloted with a group of experienced teachers, and then used to assess the effect of the workshop on teachers’ responses to the bullying. At pre-test, although three-quarters pre-service teachers in the sample (N = 66) had no formal training in bullying intervention strategies, their selected interventions were rated as consistently appropriate (i.e., restorative and relational) in nature. Study results revealed that pre-service teachers who participated in the workshop showed improved responses to the bullying scenarios, with the greatest improvements evidenced in their intervention with the children in bullying roles. With the growing legal and moral responsibility that educators have to protect their students from bullying, these findings add to accumulating evidence that training in bullying prevention and intervention should be mandatory for pre-service teachers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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