Fighting Cyberbullying in Schools: What Law Enforcement, Schools, and Parents Can Do
Notice bibliographique
Résumé
Schools throughout the United States are facing an epidemic. While some parents might look at bullying as a part of growing up, in fact it has reached epidemic proportions across the country. More than 3.2 million students are victims of bullying each year, according to DoSomething.org, a social issues advocacy group. Every day, nearly 160,000 children miss school because they are scared of being bullied, notes the National Education Association (NEA). Bullying through the use of electronic devices (smartphones, laptops, etc.) corresponds with the dramatic rise in the use of mobile technology among young people. The cyberbullying epidemic among students in the United States, Canada, the United Kingdom and other countries where students have easy access to the Internet has resulted in a number of high profile and alarming national headlines. Many of these cyberbullying incidents have seen tragic ends, including student suicides and deadly school shootings. In this white paper, Thomson Reuters draws upon the expertise of several experts to help law enforcement, school resource officers and security officials better understand cyberbullying, related student-on-student school violence, and the measures that these professionals may employ to reduce the risk and investigate cyberbullying and school violence incidents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 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 tête enseignante, 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 ».