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Enregistrement W2206033842 · doi:10.1080/15388220.2015.1095100

What Limits the Effectiveness of Antibullying Programs? A Thematic Analysis of the Perspective of Teachers

2015· article· en· W2206033842 sur OpenAlexafffund
Charles E. Cunningham, Heather Rimas, Stephanie Mielko, Cailin Mapp, Lesley J. Cunningham, Don H. Buchanan, Tracy Vaillancourt, Yvonne Chen, Ken Deal, Madalyn Marcus

Notice bibliographique

RevueJournal of School Violence · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of OttawaHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’Ontario
Mots-clésEnthusiasmThematic analysisAmbivalencePsychologyPoison controlCurriculumPerspective (graphical)Suicide preventionBest practiceHuman factors and ergonomicsCompromiseMedical educationFeelingLimitingInjury preventionFocus groupApplied psychologyPedagogySocial psychologyMedicineQualitative researchSociologyPolitical scienceMedical emergencyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevention programs yield modest reductions in bullying in North American schools. This study explored the perspective of educators regarding factors limiting the impact of these initiatives. Transcripts from nineteen 90-min focus groups with 103 educators were coded thematically. Educators felt that off-site incidents, cyberbullying, and the growing involvement of boys in psychologically aggressive incidents have increased the complexity of bullying. Curriculum demands limit time for training, implementation, and prompt responses to bullying. Principals failing to back teachers up, ambivalent colleagues, uncooperative parents, and a lack of evidence reduce their commitment to implementation. Promising programs are discontinued in favor of new initiatives. Some educators modified programs; others, feeling frustrated and discouraged, struggled to mobilize the enthusiasm needed to ensure successful implementation. Dealing with bullying in the face of limited time, training, and support may increase emotional exhaustion and compromise program effectiveness.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeQualitatif
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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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