Bystanders’ affect toward bully and victim as predictors of helping and non‐helping behaviour
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined how children's relationship with the bully and victim impacted their reactions as bystanders. An ethnically diverse sample of 2,513 Canadian students in grades 4-7 responded to questions about their experiences of bullying, including the frequency with which they witnessed bullying at school. Approximately 89% of the sample reported witnessing bullying at school during the current school year. Subsequently, participants were asked to recall a specific bullying incident that they witnessed and describe: (1) their relationship with the bully and victim; (2) how they felt while witnessing; and (3) how they responded as a bystander. Compared to situations where they didn't know the victim, bystanders were more likely to intervene directly (e.g., try to stop the bully, comfort the victim) if they liked the victim, and less likely to tell an adult if they disliked the victim. Aggressive intervention was more common if the witness didn't like the bully, but also if they didn't like the victim compared to if they didn't know them. Regarding emotions, anger emerged as an especially powerful predictor of bystander defending, with youth being over five times more likely to try to stop the bullying or comfort the victim if they felt angry. Implications of these findings for the development of ecologically valid, anti-bullying interventions are discussed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».