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Enregistrement W2439189161

Inside the Digital Wild West: How School Leaders Both Access and Avoid Social Media.

2015· article· en· W2439189161 sur OpenAlexaboutno aff
Laurie Corrigan, Lorayne Robertson

Notice bibliographique

RevueInternational Association for Development of the Information Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaPublic relationsNexus (standard)LegislationPhenomenonCurriculumDigital mediaWrongdoingSociologyPolitical sciencePsychologyPedagogyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the roles of Canadian school leaders in response to the rising phenomenon of student use of social media which impacts school climate and safety. The use of social media has resulted in more online text and image-based communication to multiple users and less face-to-face communication with single users. Adolescent communication, a previously invigilated phenomenon, has not yet been replaced by an online social presence with a social regulation. Secondly, there have been changes in national, provincial, and district Safe School policies in response to online misbehaviour that impacts student safety within the school environment. This small study considers the views of nine Canadian secondary school vice-principals about school policies and students’ cyber behaviours. Their responses were collected on a NING, a private cyber environment. Findings indicate that when cyber events come to the awareness of the school administration, the school becomes a nexus for investigation and resolution. The study also finds that when Canadian secondary school administrators are compelled to respond to the event, these school leaders can and do access social media, employ cyber skills to identify users, intervene in wrongdoing and, in the process, follow and enact Canadian Safe School legislation. However, these same school leaders express great reluctance to use social media for their personal or professional purposes. The authors hypothesize that this may be due to their exposure to negative experiences with social media in schools.

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)0,007
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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,009
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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