Origine culturelle et sociale de la violence à l’école
Bibliographic record
Abstract
Comprendre les phénomènes de violence entre les jeunes en particulier à l’école est devenu un défi majeur pour la plupart des sociétés occidentales. Cette compréhension passe par l’observation des conduites agressives et des déterminants de celles-ci. Du biologique au social, des caractéristiques individuelles aux caractéristiques environnementales, les causes invoquées sont multiples, et par conséquent tout autant les théories psychosociologiques qui les sous-tendent. Dans ce texte, nous nous interrogerons sur les origines sociales et surtout culturelles de ces comportements. En effet, les caractéristiques culturelles semblent affecter les processus de socialisation, les relations interpersonnelles et moduler les manifestations des conduites agressives ainsi que leurs représentations. Les comparaisons interculturelles des comportements sociaux et « antisociaux » devraient, en effet, aider à identifier si il existe des processus de socialisation spécifiques à chaque société pouvant être aux origines de l’agressivité. Les travaux portant sur ces processus dans cette perspective comparative devraient permettre de trouver des liens existants entre les caractéristiques d’une société et le comportement social des individus qui la composent. Ce texte présente un ensemble de recherches concernant ce type d’influence en mettant l’accent sur la complexité et la composition multiculturelle de plusieurs sociétés. Nous proposons ici une synthèse de cette recension d’écrits. Nous présenterons tout d’abord des recherches permettant de comprendre comment la culture influence les relations sociales entre enfants et nous centrerons ensuite notre propos sur l’étude comparative de l’agressivité dans différentes cultures. Nous soulignerons, en outre, les défis méthodologiques reliés à la comparaison interculturelle des comportements violents pendant l’enfance.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".