The Role of Self-Assessed Teacher’s Efficacy in Assessing the Severity of Violence, Predicting Interventions, and Choosing Strategies in Cases of Peer Violence
Notice bibliographique
Résumé
Peer violence is a common, prevalent, almost inevitable phenomenon in all schools, so more and more often, for the purpose of suppressing it, attention is paid to the factors that predict teachers' response to violence, and among them self-efficacy stands out. The aim of this paper is to examine the predictive role of perceived teacher self-efficacy in assessing the severity of violence, predicting interventions, and selecting strategies in cases of peer violence. The research was conducted on a representative sample (N = 639) of primary school teachers in the Republic of Croatia, with average age 43 (sd = 10,599). Data were collected via Vignettes and the Self-Efficiency Scale, along with the Socio-Demographic Characteristics Questionnaire. Research results show that teachers with a higher perception of self-efficacy are more inclined to assess violence more seriously and are more likely to intervene, and those who assess violence more seriously will intervene more often. Self-efficacy is also a significant predictor of the likelihood of intervention, and the perception of the severity of violence has proven to be a significant moderator of that relationship. Teachers with low perceived self-efficacy and low assessment of the severity of violence have the lowest probability of intervention, and teachers with high levels of self-efficacy and high assessment of the severity of violence have the highest probability. Teachers who choose cooperative strategies have the highest levels of assessed self-efficacy, while those who are prone to non-intervention show the lowest levels of self-efficacy. In conclusion, we discuss implications for teacher training and their professional development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».