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Enregistrement W4400886062 · doi:10.25686/2410-0773.2019.2.114

«ШКОЛЬНЫЕ СТРЕЛКИ» И ИХ МОТИВАЦИЯ: «СИНДРОМ КРЫСОЛОВА», «СИНДРОМ ГЕРОСТРАТА», «СИНДРОМ НИБЕЛУНГОВ»?

2019· article· en· W4400886062 sur OpenAlexaboutno aff
С. А. Сергеев, A. S. Sergeev

Notice bibliographique

RevueSocialʹnoe vremâ. · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The article analyzes the phenomenon of armed attacks on educational institutions committed by students of the same educational institution (school shooters). This phenomenon is considered in a wider context of armed attacks in public places, but the focus is on the socalled rampage school shooting, when an armed criminal or criminals choose their victims at random, thereby attacking not certain individuals, but the institute itself (academic institution). Methods. The study is based on a comparative analysis of more than one hundred attacks on educational institutions in the United States, Canada, Western Europe and Russia. Results. Various theories that explain the behavior of school shooters are critically evaluated: organic brain damage, substance abuse, poor socialization, bad relationships with parents and peers, school bulling and the intention to take revenge. The authors proposed three syndromes that characterize various types of school shooters: Pied Piper syndrome (resentment of a society that did not evaluate or underestimate the merits and dignity of the individual), Herostratus syndrome (desire to become famous at any cost) and Nibelung syndrome (desire to destroy your opponents and yourself). Conclusions. Some recommendations for the prevention of armed attacks on educational institutions have been proposed. The authors believe that the most effective would not be to increase access control in schools and not to control the weapon, but to increase attention to the leakages of information from school shooters to social networks, their friends, relatives and acquaintances. Введение. В статье анализируется феномен вооруженных нападений на учебные заведения, совершаемые учащимися этого же учебного заведения ( школьные стрелки ). Данное явление рассматривается в более широком контексте вооруженных нападений в общественных местах, но основное внимание уделено так называемой неистовой школьной стрельбе , когда вооруженный преступник или преступники выбирают своих жертв случайным образом, тем самым нападая не на определенных лиц, а на сам институт (учебное заведение). Методы. Исследование основывается на сравнительном анализе более чем ста случаев нападений на учебные заведения в США, Канаде, странах Западной Европы и России. Основные идеи, результаты и обсуждение. Критически оценены различные теории, объясняющие поведение школьных стрелков : органическое поражение головного мозга, злоупотребление психоактивными веществами, слабая социализация, выражающаяся в плохих отношениях с родителями и сверстниками, школьная травля и намерение отомстить. Авторами предложены три синдрома, характеризующие различные типы школьных стрелков : синдром Крысолова (обида на общество, не оценившее или недооценившее заслуги и достоинства данного индивида), синдром Герострата (стремление прославиться любой ценой) и синдром Нибелунгов (стремление уничтожить своих противников и себя самого). Заключение. Предложены некоторые рекомендации по профилактике вооруженных нападений на учебные заведения. Авторы считают, что наиболее эффективным было бы не усиление пропускного режима в учебных заведениях и не контроль за оружием, а повышение внимания к утечкам информации от школьных стрелков в социальные сети, их друзьям, родственникам и знакомым.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,012

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,359 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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