Le cyberharcèlement à l’école : état des lieux et perspectives éducatives
Bibliographic record
Abstract
Avec l’arrivée des smartphones et des réseaux sociaux au milieu des années 2000, une nouvelle forme de violence et de harcèlement scolaires a fait son apparition : la cyberviolence et le cyberharcèlement. Depuis la loi du 8 juillet 2013 pour la refondation de l’école de la République, la lutte contre « toutes les formes de harcèlement » est devenue une priorité. Cet article présente les différentes formes de cyberviolences exercées entre élèves, les caractéristiques du cyberharcèlement à l’école et les principales actions de prévention mises en place, en France, depuis le début des années 2010. L’article propose ensuite de montrer en quoi l’éducation aux médias et à l’information, l’éducation à l’esprit critique, l’éducation à l’empathie et le développement des compétences émotionnelles sont des armes efficaces pour lutter contre le phénomène.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".