«ШКОЛЬНЫЕ СТРЕЛКИ» И ИХ МОТИВАЦИЯ: «СИНДРОМ КРЫСОЛОВА», «СИНДРОМ ГЕРОСТРАТА», «СИНДРОМ НИБЕЛУНГОВ»?
Bibliographic record
Abstract
Introduction. The article analyzes the phenomenon of armed attacks on educational institutions committed by students of the same educational institution (school shooters). This phenomenon is considered in a wider context of armed attacks in public places, but the focus is on the socalled rampage school shooting, when an armed criminal or criminals choose their victims at random, thereby attacking not certain individuals, but the institute itself (academic institution). Methods. The study is based on a comparative analysis of more than one hundred attacks on educational institutions in the United States, Canada, Western Europe and Russia. Results. Various theories that explain the behavior of school shooters are critically evaluated: organic brain damage, substance abuse, poor socialization, bad relationships with parents and peers, school bulling and the intention to take revenge. The authors proposed three syndromes that characterize various types of school shooters: Pied Piper syndrome (resentment of a society that did not evaluate or underestimate the merits and dignity of the individual), Herostratus syndrome (desire to become famous at any cost) and Nibelung syndrome (desire to destroy your opponents and yourself). Conclusions. Some recommendations for the prevention of armed attacks on educational institutions have been proposed. The authors believe that the most effective would not be to increase access control in schools and not to control the weapon, but to increase attention to the leakages of information from school shooters to social networks, their friends, relatives and acquaintances. Введение. В статье анализируется феномен вооруженных нападений на учебные заведения, совершаемые учащимися этого же учебного заведения ( школьные стрелки ). Данное явление рассматривается в более широком контексте вооруженных нападений в общественных местах, но основное внимание уделено так называемой неистовой школьной стрельбе , когда вооруженный преступник или преступники выбирают своих жертв случайным образом, тем самым нападая не на определенных лиц, а на сам институт (учебное заведение). Методы. Исследование основывается на сравнительном анализе более чем ста случаев нападений на учебные заведения в США, Канаде, странах Западной Европы и России. Основные идеи, результаты и обсуждение. Критически оценены различные теории, объясняющие поведение школьных стрелков : органическое поражение головного мозга, злоупотребление психоактивными веществами, слабая социализация, выражающаяся в плохих отношениях с родителями и сверстниками, школьная травля и намерение отомстить. Авторами предложены три синдрома, характеризующие различные типы школьных стрелков : синдром Крысолова (обида на общество, не оценившее или недооценившее заслуги и достоинства данного индивида), синдром Герострата (стремление прославиться любой ценой) и синдром Нибелунгов (стремление уничтожить своих противников и себя самого). Заключение. Предложены некоторые рекомендации по профилактике вооруженных нападений на учебные заведения. Авторы считают, что наиболее эффективным было бы не усиление пропускного режима в учебных заведениях и не контроль за оружием, а повышение внимания к утечкам информации от школьных стрелков в социальные сети, их друзьям, родственникам и знакомым.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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; 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".