COMPREENDER A VIOLÊNCIA ESCOLAR: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA SOBRE AS CARACTERÍSTICAS, FATORES ASSOCIADOS E INTERVENÇÕES
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: As instituições de ensino devem ser ambientes acolhedores e seguros para promover o aprendizado e o desenvolvimento dos estudantes. No entanto, a segurança nas escolas tem sido comprometida por uma série de incidentes de violência escolar, que abrange desde vitimização entre pares e bullying até ataques armados. Este estudo realiza uma revisão rápida de revisões sistemáticas sobre violência escolar conduzidas no Brasil e no exterior, com o objetivo de compreender as características da violência escolar, seus fatores associados, ataques armados em escolas e possíveis medidas de prevenção e intervenção diante da violência escolar. Foi adotada uma abordagem de revisão rápida, seguindo o protocolo PRISMA (Page et al., 2021), com ênfase em revisões sistemáticas sobre violência escolar, as quais foram rastreadas por meio da busca de títulos em onze bases de dados. Foram recuperadas 1738 publicações e, após a exclusão das duplicatas, triagem das referências e avaliação da qualidade dos textos completos localizados, 127 estudos foram mantidos na análise. As categorias resultantes da análise foram: características da violência escolar (15% dos estudos), fatores associados à violência escolar (45,7%), intervenções diante da violência escolar (33,8%) e ataques armados às escolas (5,5%). Os resultados destacaram a complexidade da violência escolar e a heterogeneidade das taxas de prevalência de violência escolar, além de destacar a necessidade de mais pesquisas sobre a violência escolar no contexto brasileiro para a o desenvolvimento e avaliação de intervenções inclusivas e culturalmente adequadas.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 teacher head, 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".