Objets potentiellement dangereux et victimisation par les pairs à l’école secondaire
Bibliographic record
Abstract
Cette étude consiste à déterminer la proportion des adolescents qui disent apporter des objets potentiellement dangereux à l’école et à décrire la nature de ces objets (ex. couteaux). De plus, elle vise à vérifier l’influence de la victimisation par les pairs sur le fait d’apporter des objets potentiellement dangereux à l’école en tenant compte de variables sociodémographiques. L’échantillon est composé de 27 709 élèves de la première à la cinquième secondaire en provenance de 52 écoles publiques du Québec. Les participants ont rempli le Questionnaire sur la sécurité et la violence à l’école révisé (QSVE-R) visant à dresser le portrait de la violence dans les établissements scolaires du Québec. Les résultats indiquent qu’au total, 5,1 % des élèves, davantage de garçons (8,2 %) que de filles (2,1 %), disent avoir déjà apporté un objet potentiellement dangereux à l’école. Cette proportion augmente selon l’âge, et le couteau est l’objet le plus mentionné par les répondants. Les résultats indiquent l’influence du sexe, de l’âge (variables contrôles) et de la victimisation de type direct (insultes-menaces et agressions physiques) sur le fait d’apporter un objet pouvant servir d’arme à l’école. Les conclusions soulèvent l’importance d’aider ces jeunes victimes à développer de meilleures stratégies afin de mieux gérer cette situation pénible, et proposent des pistes de réflexion pour orienter les interventions visant à créer des milieux scolaires sécurisants pour tous.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".