Understanding Bullying and Cyberbullying Through an Ecological Systems Framework: the Value of Qualitative Interviewing in a Mixed Methods Approach
Notice bibliographique
Résumé
Recognized as complex and relational, researchers endorse a systems/social-ecological framework in examining bullying and cyberbullying. According to this framework, bullying and cyberbullying are examined across the nested social contexts in which youth live-encompassing individual features; relationships including family, peers, and educators; and ecological conditions such as digital technology. Qualitative inquiry of bullying and cyberbullying provides a research methodology capable of bringing to the fore salient discourses such as dominant social norms and otherwise invisible nuances such as motivations and dilemmas, which might not be accessed through quantitative studies. Through use of a longitudinal and multi-perspective mixed methods study, the purpose of the current paper is to demonstrate the ways qualitative interviews contextualize quantitative findings and to present novel discussion of how qualitative interviews explain and enrich the quantitative findings. The following thematic areas emerged and are discussed: augmenting quantitative findings through qualitative interviews, contextualizing new or rapidly evolving areas of research, capturing nuances and complexity of perspectives, and providing moments for self-reflection and opportunities for 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 | 0,061 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».