© Birkhäuser Verlag, Basel, 2009 The relationship of schools to emotional health and bullying
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To examine the extent to which school climate and school pressure could predict other aspects of adolescents’ lives, most particularly their emotional health and bullying. Furthermore, the study sought to investigate if these relation-ships were consistent across countries. Methods: Participants were 11-, 13-, and 15-year-olds from 26 European countries/regions, Canada, the United States, and Israel. Participants completed surveys focusing on health be-haviours and lifestyles, using a contextual framework. Using cluster analytic techniques, three clusters were created varying on school pressure and perceived school climate. These clusters were then examined using variables not used in the cluster-ing. Results: Students in the cluster having the most positive re-lationships to school outcomes, including academic achieve-ment, truancy, teacher and peer support, also had the most positive emotional health and the lowest incidence of bullying. Similarly, those in the poorest cluster in terms of school also had the poorest outcomes in terms of emotional health and bullying. Conclusions: These relatively small but significant associations suggest that schools may have a small role in supporting chil-dren’s emotional well-being and ameliorate the presence 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,257 | 0,150 |
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 ».