CHAPTER 1 Moral Disengagement: A Framework for Understanding Bullying Among Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Bullying, a subcategory of aggressive beha-vior, is encountered regularly by children and adolescents in the context of schools worldwide (for an overview see Smith et al., 1999; Whitney and Smith, 1993). In Canada, self-report data indicate that 8 to 9 % of elementary school children are bullied frequently (i.e., once or more a week) and about 2 to 5 % of students bully others frequently (Bentley and Li, 1995; Charach, Pepler, and Ziegler, 1995). Among adolescents, at the secondary school level, rates are somewhat higher, with 10 to 11 % of students reporting that they are frequently victimized by peers, and another 8 to 11 % reporting that they frequently bully others (Vaillancourt and Hymel, 2001). Observational studies show that, although peers are present in most bullying situations (85 to 88%), they seldom intervene on behalf of victims (11 % to 25 % of the time) (Atlas and Pepler, 1998; Craig and Pepler, 1997) and many students just watch, while others even join in (O’Connell, Pepler, and Craig, 1999). Although bullying is a common experience for students around the world, it is a complex social problem that can have serious negative consequences for both bullies and victims (see Salmivalli, 1999; Smith and Brain, 2000). The negative effects of bullying are well documented, not only in terms of the psychological harm that is inflicted upon victims, but also in terms of the maladaptive outcomes for children who engage in bullying. Studies from countries around the globe tell us that bullying behavior predicts later criminality and delinquency (Olweus, 1991; Pulkkinen and Pitkanen, 1993) and is associated with both externalizing and internalizing diffi-
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».