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Enregistrement W3133595689 · doi:10.3390/ijerph18052472

Disciplinary Approaches for Cannabis Use Policy Violations in Canadian Secondary Schools

2021· article· en· W3133595689 sur OpenAlexafffundabout
Megan J. Magier, Scott T. Leatherdale, Terrance J. Wade, Karen A. Patte

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBrock University
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésCannabisPermissiveDisciplinePunitive damagesLegalizationMental healthSchool disciplinePsychologyMedicinePsychiatryPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine the disciplinary approaches being used in secondary schools for student violations of school cannabis policies. Survey data from 134 Canadian secondary schools participating in the Cannabis use, Obesity, Mental health, Physical activity, Alcohol use, Smoking, and Sedentary behaviour (COMPASS) study were used from the school year immediately following cannabis legalization in Canada (2018/19). Despite all schools reporting always/sometimes using a progressive discipline approach, punitive consequences (suspension, alert police) remain prevalent as first-offence options, with fewer schools indicating supportive responses (counselling, cessation/educational programs). Schools were classified into disciplinary approach styles, with most schools using Authoritarian and Authoritative approaches, followed by Neglectful and Permissive/Supportive styles. Further support for schools boards in implementing progressive discipline and supportive approaches may be of benefit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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