Cyberbullying: Is Federal Criminal Legislation the Solution?
Notice bibliographique
Résumé
Cyberbullying occurs frequently and is often a reciprocal conflict, with individual youths filling the roles of both the victim and the bully in a short period of time. Regardless of the role, involvement in cyberbullying is associated with negative outcomes and has recently been linked to the death of young people in a few cases. In an attempt to alleviate growing concerns about cyberbullying, the Canadian government passed Bill C-13 (the Protecting Canadians from Online Crime Act), which includes a prohibition on the posting of non-consensual intimate images. Due to the specific criteria in this section of the bill, it is unlikely that it will protect many youth from online victimization. Bill C-13 also criminalizes harassing or annoying behaviour conducted via electronic communication. This law may exacerbate the problem of non-disclosure, may be confusing to youth, and may result in too many youth and a disproportionate number of marginalized youth becoming involved in the criminal justice system. Alternative approaches to dealing with the conflict, such as increasing the use of empirically based programs that teach youth to resolve interpersonal conflict and encourage them to disclose incidents of cyberbullying, would be more effective than federal criminal legislation at protecting young people from online victimization.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».