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Enregistrement W2020449983 · doi:10.1177/0829573513491212

Cyberbullying

2013· article· en· W2020449983 sur OpenAlexaffabout
M. Catherine Cappadocia, Wendy Craig, Debra Pepler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenQueen's UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyProsocial behaviorLongitudinal studyDevelopmental psychologyClinical psychologyDepression (economics)Human factors and ergonomicsSuicide preventionInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although research on cyberbullying has recently begun to emerge, few researchers have used longitudinal data to explore this phenomenon in Canada. Using 1-year longitudinal data from the Health Behavior in School-Aged Children Study conducted by the World Health Organization, we investigated the prevalence and stability and risk factors associated with cyberbullying, cybervictimization, and simultaneous cyberbullying and cybervictimization among 1,972 adolescents. Risk factors associated with cyberbullying included higher levels of antisocial behaviors and fewer prosocial peer influences. Risk factors associated with cybervictimization included being in the transition year for high school, as well as higher levels of traditional victimization and depression. Higher levels of traditional victimization were also associated with simultaneous cyberbullying and cybervictimization. Gender differences and implications of the findings are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations183
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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