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Enregistrement W4409981786 · doi:10.1002/jad.12509

Modeling Changes in Classroom Incivility Across Adolescence

2025· article· en· W4409981786 sur OpenAlexafffund
Natalie Spadafora, Elizabeth Al-Jbouri, Naomi C. Z. Andrews, Anthony A. Volk

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIncivilityPsychologyDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Classroom incivility is low-level antisocial behavior that disrupts the overall learning environment. It is an important behavior to be studied in adolescence, given its associations with other antisocial behavior (e.g., bullying), negative impact on the learning environment, and predicting later aggressive behavior. The current study examined the developmental growth of classroom incivility in adolescence. METHODS: = 559; 54% boys; Mage = 14.9 years) with data from an on-going longitudinal study collected between Fall 2022 and Spring 2024. RESULTS: Using growth curve modeling across ten timepoints of data collected over four waves of data collection, our findings suggested that the quadratic model fit our data best (compared to both a no-growth and a linear model). That is, our findings showed that classroom incivility increases in early adolescence, tapering off in the later grades (i.e., grade 11 and 12). CONCLUSION: Our results not only add important information about the developmental growth of adolescent classroom incivility to the current literature, but also provide insight that can be used by schools, suggesting that early adolescence might be a key developmental period for promoting civil behavior.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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