Faculty Members' Perceived Experiences and Impact of Cyberbullying from Students at a Canadian University: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
This mixed methods study was conducted at a Canadian University in 2012, using an online survey and individual interviews to explore faculty members’ perceived experiences of having aggressive, intimidating, defaming, or threatening message(s) sent to them or about them by students via electronic media. Limited empirical research on this issue within the context of higher education led the researcher to draw from literature on workplace bullying, academic bullying, and K-12 sector cyberbullying, of which theoretical frameworks have included student development, power, aggression, and group theories. This study explored cyberbullying through the theoretical lenses of power, disinhibition, and victimization. Consistent with previous bullying and cyberbullying research, this study found that faculty members who had encountered at least one significant cyberbullying incident (it had a negative effect on them) experienced detrimental physical, emotional, relational, and professional effects. Demographic data such as age, rank, and gender are discussed, in addition to the duration of effects, support measures sought, and support measures recommended by cyberbullied faculty members. Study findings not only serve to inform the workplace and cyberbullying literature of this phenomenon, but provide a foundation for the development of institutional policy and education programs in the prevention and management of cyberbullying.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».