Looking Beyond Assumptions to Understand Relationship Dynamics in Bullying
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,050 |
| Communication savante | 0,011 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| 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 ».