Exploring the Influential Factors on Positive Bystander Behavior in School Bullying Among Middle School Students in Chongzuo, China
Notice bibliographique
Résumé
School bullying is a pervasive global issue with profound implications for students’ well-being and academic performance. While extensive research has examined the role of bystanders—individuals who witness bullying—in mitigating such behavior, the specific influence of classroom climate on the emergence of positive bystander behavior, particularly through psychological mechanisms such as personal belief in a just world (PBJW) and empathy, remains underexplored. This study addresses the critical question of how classroom climate affects positive bystander behavior in instances of school bullying and seeks to identify the underlying psychological mechanisms at play. Utilizing a mixed-methods approach, data were collected from 670 students aged 11–13 in Chongzuo City, China. The findings reveal that a positive classroom climate significantly enhances positive bystander behavior, both directly and indirectly, through the mediating roles of PBJW—defined as the belief that the world is fundamentally fair—and empathy, characterized by the capacity to understand and share the feelings of others. Specifically, a supportive classroom environment fosters stronger just-world beliefs and greater empathy among students, thereby promoting proactive bystander intervention during bullying incidents. These insights underscore the critical importance of cultivating a nurturing and equitable classroom atmosphere, suggesting that such environments can effectively empower students to engage in positive bystander behavior, thereby reducing the incidence of bullying.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».