Notice bibliographique
Résumé
Despite the implementation of numerous policies to combat cyberbullying, its prevalence remains a significant concern. This qualitative study examines the organizational capacity of schools in dealing with cyberbullying. Interviews were conducted with various stakeholders in 22 public and Catholic schools across Ontario, Canada, including principals, vice-principals, social workers, police officers, parents, and students. The study aimed to assess the efficacy of school initiatives and policy tools and determine the extent to which schools possess the capacity to address cyberbullying effectively.Findings revealed that among the 22 schools studied, seven were deemed to have unhealthy climates and lacked the necessary capacity to tackle cyberbullying. All schools were reactive, responding only after incidents were reported, and held the misconception that an absence of reporting indicated the absence of bullying. Moreover, all schools demonstrated some degree of organizational capacity deficit. In the weakest schools, staff exhibited indifference towards cyberbullying, allowing it to persist. Most schools engaged in symbolic actions, such as organizing Pink Shirt Days and Anti-Bullying weeks, without implementing standardized, evidence-based approaches to prevention and intervention. Although schools demonstrated organizational capacity in raising awareness and addressing reported cyberbullying cases, their ability to detect and prevent underreported instances was limited. Staff’s sense-making efforts regarding cyberbullying were influenced by administrators, yet none of the participants reported strong leadership from principals in implementing provincial and board policies. Consequently, teachers and other staff faced challenges in defining cyberbullying and accessing quality models for addressing this social issue. This study highlights the urgent need for schools to enhance their organizational capacity to effectively address cyberbullying. It emphasizes the importance of proactive measures, standardized approaches, and leadership at the administrative level to foster a culture of prevention and intervention. By gaining a deeper understanding of the limitations in organizational capacity, schools can develop comprehensive strategies to combat cyberbullying and ensure the well-being of students in the digital age.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».