What newspapers tell us about teacher-on-learner violence in South African schools
Notice bibliographique
Résumé
This small-scale qualitative study of newspapers’ portrayal of teacher-on-learner violence in South African schools is informed, firstly, by the World Health Organisation’s definition of violence and four of the World Health Organisation’s six main types of violence involving children and, secondly, by John Galtung’s theory of violence. South African media was used as a database for identifying South African English newspaper articles on teacher-on-learner violence. Qualitative content analysis was employed to systematically work through the identified newspaper articles. Five types of direct teacher-on-learner violence were identified: (1) The physical abuse of learners under the pretext of addressing learner misbehaviour; (2) the normalisation of the sexual abuse of learners by their teachers; (3) teachers’ use of words to systematically humiliate and tear down learners; (4) teachers’ negative stereotyping and discrimination of learners belonging to a different race; and (5) teachers’ malicious neglect of their in loco parentis responsibilities. Looking at teacher-on-learner violence through the lens of Galtung’s theory of violence, this study facilitates an understanding of the multi-layered and complex nature of teacher-on-learner violence and contributes to the existing body of knowledge on teacher-on-learner violence.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».