Predicting cyberbullying perpetration in emerging adults: A theoretical test of the Barlett Gentile Cyberbullying Model
Notice bibliographique
Résumé
The Barlett and Gentile Cyberbullying Model (BGCM) is a learning-based theory that posits the importance of positive cyberbullying attitudes predicting subsequent cyberbullying perpetration. Furthermore, the tenants of the BGCM state that cyberbullying attitude are likely to form when the online aggressor believes that the online environment allows individuals of all physical sizes to harm others and they are perceived as anonymous. Past work has tested parts of the BGCM; no study has used longitudinal methods to examine this model fully. The current study (N = 161) employed a three-wave longitudinal design to test the BGCM. Participants (age range: 18-24) completed measures of the belief that physical strength is irrelevant online and anonymity perceptions at Wave 1, cyberbullying attitudes at Wave 2, and cyberbullying perpetration at Wave 3. Results showed strong support for the BGCM: anonymity perceptions and the belief that physical attributes are irrelevant online at Wave 1 predicted Wave 2 cyberbullying attitudes, which predicted subsequent Wave 3 cyberbullying perpetration. These results support the BGCM and are the first to show empirical support for this model. Aggr. Behav. 43:147-154, 2017. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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 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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».