Developing a sustainable cyberbullying prevention model for implementing Quebec's Bill 56
Bibliographic record
Abstract
Le but central de ma mémoire de maîtrise est d'examiner la plus récente législation contre l'intimidation au Québec, la loi 56, pour guider les écoles sur la façon de répondre à l'exigence de réduire des cas de cyberintimidation. Afin de le faire, j'analyse le contenu et je relève les thèmes communs des 40 mémoires déposés à la Commission de la culture et de l'éducation par des différents intervenants suggérant des amendements au projet de loi 56. Ensuite, j'évalue si les suggestions avaient étés incorporés dans la loi 56, qui avait été sanctionnée en juin 2012. Pour critiquer la version sanctionnée de la loi 56, je fais ressortir quelques thèmes retrouvés dans les ouvrages académiques portant sur la prévention de l'intimidation et de la cyberintimidation. Ceux-ci servent à identifier les manquements et les défis de la loi 56 qui n'avaient pas étés inclus dans les mémoires déposées à la Commission de la culture et de l'éducation. Finalement, je conclue en introduisant un modèle de meilleures pratiques pour guider les écoles sur une façon durable de répondre à la cyberintimidation en exécutant la loi 56.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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 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".