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Enregistrement W4395051725 · doi:10.3917/nresi.098.0131

Harcèlement scolaire et soutien social perçu chez les élèves en situation de handicap physique en France et au Canada

2024· article· fr· W4395051725 sur OpenAlexaboutno aff
Angela Ke Li, Mariane Sentenac, Hein Minn Tun, Yukiko Shu, Virginie Ehlinger, Colleen Davison, Emmanuelle Godeau

Notice bibliographique

Revue˜La œNouvelle revue Éducation et société inclusives/˜La œNouvelle revue Éducation et société inclusives · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article visait à étudier le harcèlement scolaire et le soutien social perçu des adolescents en situation de handicap physique (i.e. des limitations fonctionnelles de la vision, de l’audition, de la mobilité et de la communication) comparés aux autres élèves, en France et au Canada. Il utilisait des données représentatives d’élèves de 15 ans en France (n=2 338) et au Canada (n=6 967), issues de l’enquête transversale internationale Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) réalisée en milieu scolaire en 2017/2018 et portant sur la santé, le bien-être et les comportements de santé des élèves de 11, 13 et 15 ans. Des tests du khi deux et des modèles de régression logistique ont été effectués. Les adolescents en situation de handicap physique percevaient un soutien moindre de la part de leurs pairs, de leur famille et des enseignants, et ils étaient davantage victimes de harcèlement que leurs pairs sans handicaps, dans les deux pays. Nos résultats suggèrent que des efforts supplémentaires sont nécessaires pour améliorer la qualité de l’environnement scolaire des élèves en situation de handicap physique afin de promouvoir leur inclusion dans un cadre scolaire dit ordinaire et leur pleine participation scolaire et sociale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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