Responding To Cyber Risk With Restorative Practices: Perceptions And Experiences Of Canadian Educators
Notice bibliographique
Résumé
Restorative practices are gaining traction as alternative approaches to student conflict and harm in schools, potentially surpassing disciplinary methods in effectiveness. In the current article, we contribute to the evolving understanding of restorative practices in schools by examining qualitative responses from educators regarding restorative interventions for online-mediated conflict and harm, including cyberbullying and sexting. Participants include pre-service educators, as well as junior and senior teachers with varying levels of familiarity with restorative practices. Our findings highlight how educators who have implemented these practices largely hold positive perspectives of their effectiveness for resolving cyber conflicts and restoring a positive classroom environment. Educators emphasize the value of meaningful changes in student behaviour and acknowledge the potential of face-to-face mediation in mitigating online harm and promoting digital citizenship, though some educators raise questions about the appropriateness of restorative responses to serious incidents of online-mediated harm. This research offers fresh insights into the challenges and potential of restorative practices in schools, particularly in addressing cyber-based conflicts. We emphasize implementation challenges related to the distinct contexts in which schools operate and the influence of broader societal and systemic factors on the success of restorative practice initiatives.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».