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Enregistrement W4412016993 · doi:10.1177/02724316251352126

Interventions Addressing Current Social Polarization in the School Context: A Scoping Review

2025· review· en· W4412016993 sur OpenAlexafffund
M. Müller, Tara Santavicca, Diana Miconi, Cécile Rousseau

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Early Adolescence · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesPublic Safety Canada
Mots-clésPsychological interventionCurrent (fluid)Polarization (electrochemistry)Context (archaeology)PsychologyEngineeringGeographyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current climate in schools is increasingly polarized, mirroring the social and political tensions at the meso- and macro-levels of society. This relatively recent phenomenon calls for school-based interventions, yet the existing empirical evidence is still scant. This scoping literature review aimed to provide an overview of existing studies that critically and/or empirically appraise interventions implemented at the intersection of social polarization and Diversity, Equity and Inclusion (DEI) in the school setting. It examined interventions both for students of all grade levels and ages and for pre- and in-service school professionals. A total of 60 studies were eligible for inclusion in this review. While student interventions involving arts-based methods, simulation approaches, and skill training appeared to be particularly promising, policy-oriented and didactic interventions yielded mixed results. These preliminary results suggest that school interventions facilitating expression and agency may have fewer adverse outcomes than more prescriptive approaches.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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