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Enregistrement W3155848101 · doi:10.3389/fpsyg.2021.661724

Looking Beyond Assumptions to Understand Relationship Dynamics in Bullying

2021· article· en· W3155848101 sur OpenAlexafffundabout
Faye Mishna, Arija Birze, Andrea Greenblatt, Debra Pepler

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyDynamics (music)Intervention (counseling)PhenomenonSocial psychologyDevelopmental psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To account for the complex relationships and processes that constitute the phenomenon of bullying, it is critical to understand how students and their parents and teachers conceptualize traditional and cyberbullying. Qualitative data were drawn from a mixed methods longitudinal study on cyberbullying. Semi-structured interviews were held with Canadian students in grades 4, 7, and 10 in a large urban school board, and their parents and teachers. To account for the complexity and interactions of different systems of relationships, the purpose of the current article is to examine how students and their matched parents and teachers understand traditional and cyberbullying. Central to participants' understanding of traditional and cyberbullying was whether they considered bullying to represent harmful relationship dynamics. Three main assumptions emerged as shaping participants' understanding of bullying and appeared to obscure the deep relationship processes in bullying: (a) assumptions of gender in bullying, (b) type of bullying-comparing traditional and cyberbullying, and (c) physical bullying as disconnected from relationship dynamics. It is essential that assessment, education, and prevention and intervention strategies in traditional and cyberbullying be informed by the inherent relationships in bullying and be implemented at multiple levels of relationships and broader social systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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