School bullying before and during COVID‐19: Results from a population‐based randomized design
Notice bibliographique
Résumé
We examined the impact of COVID-19 on bullying prevalence rates in a sample of 6578 Canadian students in Grades 4 to 12. To account for school changes associated with the pandemic, students were randomized at the school level into two conditions: (1) the pre-COVID-19 condition, assessing bullying prevalence rates retrospectively before the pandemic, and (2) the current condition, assessing rates during the pandemic. Results indicated that students reported far higher rates of bullying involvement before the pandemic than during the pandemic across all forms of bullying (general, physical, verbal, and social), except for cyber bullying, where differences in rates were less pronounced. Despite anti-Asian rhetoric during the pandemic, no difference was found between East Asian Canadian and White students on bullying victimization. Finally, our validity checks largely confirmed previous published patterns in both conditions: (1) girls were more likely to report being bullied than boys, (2) boys were more likely to report bullying others than girls, (3) elementary school students reported higher bullying involvement than secondary school students, and (4) gender diverse and LGTBQ + students reported being bullied at higher rates than students who identified as gender binary or heterosexual. These results highlight that the pandemic may have mitigated bullying rates, prompting the need to consider retaining some of the educational reforms used to reduce the spread of the virus that could foster caring interpersonal relationships at school such as reduced class sizes, increased supervision, and blended learning.
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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 | 0,044 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».