Promoting a positive school climate for sexual and gender minority youth through a systems approach: A theory-informed qualitative study.
Notice bibliographique
Résumé
as an organizing analytical framework, to explore determinants of school climate for LGBT youth and strategies for intervention. In-depth, semistructured interviews with 16 key informants, including teachers, school staff, administrators, frontline community providers, and experts on bullying victimization of LGBT youth, illustrate reciprocal and multilevel factors that produce school climates, which in turn foster or prevent bullying of LGBT youth. Not only do distal factors (e.g., LGBT-affirmative legislation, targeted resource allocation for LGBT programming) impact school microsystems, but proximal factors in the microsystem, including enacted homophobia and transphobia through multilateral interpersonal interactions, also influence meso- and macrolevel phenomena, such as the values and mission of the school. Participants recommended multilateral interventions and training that address both proximal and distal contexts of school social ecologies, including teacher-student, peer-to-peer (e.g., gay-straight alliances), and teacher-administrator interactions; behavioral health professional roles and responsibilities; school curricula and libraries; school-board engagement with individual schools; LGBT-inclusive policies; targeted resource allocation; and systemwide accountability. Positive school climates for LGBT youth are promoted through multilevel and reciprocal interventions that support social, psychological, and physical safety not just for LGBT students but for all students. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».