Une application mobile pour les victimes d'intimidation par les pairs : examen des récits d'expérience et perceptions d'utilité
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, la prévalence de l'intimidation par les pairs (IPP) est estimée à environ 20 %. L'IPP est associée à de nombreuses difficultés sur le rendement scolaire et le fonctionnement émotionnel, cognitif et comportemental de la victime. Afin de s'investir dans la lutte contre l'IPP, le Québec a promulgué en 2012 la Loi visant à lutter contre l'intimidation et la violence à l'école. Ainsi, les écoles ont pour obligation d'instaurer un plan d'action contre l'intimidation. Toutefois, les services d'aide aux victimes sont parfois limités. C'est pourquoi l'application mobile « +Fort » a été développée. +Fort vise à soutenir les victimes d'IPP à réduire leurs expériences et à prévenir les difficultés associées. Le présent mémoire a trois objectifs: (1) décrire l'expérience des victimes d'IPP ayant utilisé +Fort pendant quatre semaines, (2) effectuer une première appréciation de l'utilité de +Fort à partir des récits des victimes et (3) décrire comment +Fort soutien les jeunes à réduire leurs expériences d'intimidation. Des entrevues semi-dirigées ont été menées auprès de 12 victimes d'IPP (12 à 16 ans) de la région de Montréal puis analysées thématiquement. Les résultats suggèrent que +Fort agirait comme un facilitateur dans les démarches de changement des victimes pour réduire l'IPP. Les ressources offertes par +Fort procureraient aussi une impression de soutien aux victimes qui influencerait ensuite leur désir et leur motivation à entreprendre des actions pour que cesse l'intimidation. Ainsi, les technologies mobiles représenteraient une plateforme attrayante pour soutenir le mieux-être des jeunes vivant de l'intimidation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".