“Making Kind Cool”: Parents' Suggestions for Preventing Cyber Bullying and Fostering Cyber Kindness
Notice bibliographique
Résumé
Cyber bullying among youth is rapidly becoming a global phenomenon, as educators, parents and policymakers grapple with trying to curtail this negative and sometimes devastating behavior. Since most cyber bullying emanates from the home computer, parents can play an important role in preventing cyber bullying and in fostering a kinder online world, or what might be termed “cyber kindness.” In this study, we examine parents' knowledge of social networking technology, their level of concern with cyber bullying, their experiences with cyber bullying, and their ideas for preventing cyber bullying and promoting cyber kindness. Three hundred and fifteen parents from three schools in British Columbia, Canada completed a questionnaire, primarily involving open-ended, written responses. We found that parents are not very familiar with the newer forms of online social networking, such as Facebook, blogs, and chat rooms. Further, they are not overly concerned about the problem of cyber bullying, nor are they aware of the extent of cyber bullying among their children. Although a minority of parents looked to stricter controls over technology and more stringent punishment as the solution, most parents thought a more effective way, in the long-term, was for adults in the home and school to model the right behavior, provide opportunities to dialogue with youth, and develop school curricula on this theme. The results demonstrate the need for collaboration among students, parents, and educators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».