Liens entre les mauvais traitements du personnel éducatif envers les élèves et le climat scolaire dans les écoles primaires québécoises
Bibliographic record
Abstract
L’un des principaux défis à relever à l’égard de la prévention et à la gestion de la violence à l’école demeure les pratiques éducatives du personnel scolaire. Des actions agressives et inappropriées peuvent ainsi être utilisées par les adultes pour gérer ou « discipliner » les élèves, certaines relevant de la maltraitance envers les enfants (ex. humiliations, ignorance, cris). Même si des études ont déjà rapporté les effets négatifs de la violence à l’école sur le climat scolaire, peu ont analysé dans le détail les liens entre ces conduites inappropriées du personnel éducatif envers les élèves et la qualité du climat scolaire perçu par ces derniers. L’objectif principal de cette étude vise à mieux comprendre les liens existants entre les mauvais traitements du personnel scolaire et la perception du climat scolaire des élèves du primaire. L’échantillon est composé de 141 écoles primaires québécoises, soit 19 675 élèves de la quatrième à la sixième année (9 à 12 ans). Les participants ont rempli le Questionnaire sur la Sécurité et la Violence à l’école Révisé (QSVE-R) qui a été utilisé pour dresser le portrait du climat scolaire et de la violence dans les écoles du Québec (Beaumont, Leclerc et Frenette, 2015). Les résultats suggèrent que près d’un élève sur six par école révèle avoir été victime d’au moins un comportement de maltraitance de la part d’un membre du personnel éducatif au cours de l’année scolaire, soit en moyenne, 0,79 comportements subis par élève par année. L’étude confirme que tous les mauvais traitements du personnel scolaire étudiés contribuent significativement à une moins bonne perception des climats de justice, de sécurité, de relations interpersonnelles/soutien et d’engagement/appartenance des élèves du primaire qui en sont victimes. Aucune différence significative entre les garçons et les filles n’a été relevée quant à leur perception du climat scolaire. Les conclusions de cette recherche proposent quelques stratégies d’intervention pour améliorer les pratiques éducatives et le climat scolaire et suggèrent des réflexions pour de futures recherches dans le domaine.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".