Evaluation of a virtual reality enhanced bullying prevention curriculum pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bullying is a widely prevalent public health and safety issue that can have serious long-term consequences for youth. Given the limited efficacy of traditional bullying prevention programs, a need exists for novel, theoretically informed, prevention programming. Construal Level Theory provides a useful framework. METHODS: This study evaluated a pseudo-randomized pilot trial of a virtual reality enhanced bullying prevention program among middle school students (N = 118) in the Midwest United States. Two models were proposed. The first predicts reductions in bullying behavior (traditional bullying, cyberbullying, relational aggression) at post-test, mediated by changes in empathy in the virtual reality condition compared to the control condition. The second predicts increases in school belonging and willingness to intervene as an active bystander at post-test, mediated by changes in empathy in the virtual reality condition compared to the control condition. RESULTS: The virtual reality condition yielded increased empathy from pre-to post-intervention compared to the control condition. Through the mediating role of empathy, changes in the desirable directions were also observed for traditional bullying, sense of school belonging, and willingness to intervene as an active bystander, but not for cyberbullying or relational aggression. CONCLUSIONS: The scope and practical limitations of the virtual reality trial prevented a larger scale and more rigorous evaluation; however, results justify an expanded examination of virtual reality as a youth violence prevention tool.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».