Notice bibliographique
Résumé
Abstract The knowledge base on bullying within school and working contexts has matured to the extent that researchers and practitioners are developing a deeper understanding of this complex social relationship problem. Although controversies still exist, evidence to date provides estimates of the prevalence of bullying, risk factors for bullying, antecedents of bullying, and theoretical models explaining bullying behavior and experience. There is little doubt that bullying in all its forms can have severe negative impacts on those involved in the bullying situation. As a result, it is important to establish coherent and evidence-based approaches to preventing bullying behavior in schools and workplaces. In contrast, the development and evaluation of bullying interventions has not received the same level of support. Both in school and working contexts, there are examples of preventative approaches, but either these are espoused and not directly evaluated, or, where evaluations exist, data is limited in providing definitive answers to the success of an approach. An increasingly dominant voice advocates the creation of policies and laws for preventing workplace bullying. However, the usefulness of policies and laws on their own in reducing bullying is questionable—especially if they are developed with a quick-fix mentality. Trying to prevent such a complex social phenomenon requires an integrated program of actions necessitating significant investment over a prolonged period of time. Stakeholder engagement is paramount to any intervention. Ultimately, schools and workplaces need to try to develop a culture of dignity, fairness, respect, and conflict management which pervades the institution. Challenges remain on how to create such interventions, whether they are effective, and what impact societal values will have on the success of bullying prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».