Adolescents’ Evaluation of Cyberbullying Events
Notice bibliographique
Résumé
Educators and other professionals working with adolescents have grown increasingly concerned about how technology affects social relationships given the amount of time that is spent engaging in online activities. Cyberbullying has sparked the interest of many researchers due to the tragic events reported in the media, relating to the online victimization that adolescents have experienced. Cyberbullying has been defined as any intentional and aggressive message, repeated over time against someone who is not able to defend him or herself using electronic communication devices (Menesini & Nocentini, 2009; Smith et al. 2008). This definition is similar to the classical definition of bullying, which includes three elements: intention to harm, repetition over time, and power imbalance (Olweus, 2001). Similar to the research on the disastrous effects of direct and indirect aggression in children and adolescents (Juvonen, Nishina & Graham, 2001), cyberbullying has also demonstrated negative effects on victims. The sequelae of cyberbullying include: distress, negative emotions, and frustration (McQuade, Colt, & Meyer, 2009). Although there is an increased interest in cyberbullying, most of the current research is focused on the frequency of cyberbullying (Hinduja & Patchin, 2008; Kowalski & Limber, 2007; Li, 2008; Raskauskas & Stoltz, 2007) and on co-occurrence of bullying in school settings and online (Li, 2006; Ybarra & Mitchell, 2004; Ybarra, Mitchel, Finkelhor, & Wolak, 2007). Regarding the moral evaluation of cyberbullying, it has been found that cyberbullies display low levels of moral values and emotions (Perren & Gutzwiller-Helfenfinger, 2012). Investigating moral aspects of cyberbullying is important so that we can understand why adolescents engage in these kinds of actions. By knowing how adolescents judge events online, educators can design more effective interventions aimed at preventing cyberbullying. The purpose of the current study was to examine children’s moral evaluations of cyberbullying. Additionally, this study was interested in understanding which characteristics of cyberbullying adolescents consider crucial to be classified as a bullying event. Our hypotheses were as follows: (1) adolescents would evaluate situations that surround lying and intention to harm as more negative, and (2) girls will evaluate cyberbullying as more negative than boys.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 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 ».