Notice bibliographique
Résumé
Results from two studies conducted at a mixed-ethnic elementary school in Canada are presented to demonstrate the potential for bystanders to stop verbal bullying. Name-calling is one of the most common forms of bullying, and leaving it unchecked fosters a tolerance for intergroup discrimination. Because it occurs in unsupervised places, peer bystanders must play a role in stopping it. The results of our survey with 204 students from third to sixth grade indicated that 60% witnessed bullying in the previous four weeks: 28% verbal, 24% social, and 23% physical. Compared to third graders, sixth graders witnessed more bullying and felt more bothered about it, yet fewer tried to intervene (10% compared to 22% for third graders). The second study used a modelling and role-playing paradigm to study the kinds of verbal intervention students felt comfortable making. Students from younger and older grade levels heard an audio-taped name-calling scenario with an ingroup bully and an outgroup victim. They then heard a peer or adult model use low- and high-explicit responses, with or without a rationale. An explicit response refers to stating the behavioural rule and/or value — a strategy found to be effective in other forms of socialisation. When students were given an opportunity to respond, post-test interventions were more explicit than pre-test ones. However, third graders were more influenced by adult models and sixth graders more influenced by peer models. Rationales given by students also varied as a function of grade and model. The findings are an important starting point in informing programmes as to the words and the models most acceptable to students who are being asked to take a stand against bias and bullying.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».