How prevalent is contextual information in research on school bullying?
Notice bibliographique
Résumé
Empirical articles on school bullying need to give contextual details of the study, including on participants (number, age, gender), the country in which data was gathered, and the year in which it was gathered. We argue that these are important aspects of information, and that country and year of data collection cannot be inferred unambiguously unless they are explicitly stated. We report an analysis of contextual information on a sample of 201 articles, from 1976 to 2015, on school bullying. The great majority of studies gave information on number and age of participants, and most on gender balance. Most also gave explicit information on the country in which data was gathered. However only about one quarter of articles gave information on the date (year) in which data was gathered. For those that did, the average gap from data gathering to publication was 4 years, with a range of 1 to 11 years. We argue that the date of data collection is an important historical aspect, as many societal changes, even over a period of a few years, can impact on prevalence and nature of bullying. We recommend that besides participant and country information, year of data collection is routinely given in empirical articles on school bullying.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».