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Enregistrement W2742243227 · doi:10.3390/ijerph14080888

Adversity in University: Cyberbullying and Its Impacts on Students, Faculty and Administrators

2017· article· en· W2742243227 sur OpenAlexafffundabout
Wanda Cassidy, Chantal Faucher, Margaret Jackson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésThematic analysisFocus groupPsychologyMedical educationPerceptionMental healthQualitative researchWork (physics)Affect (linguistics)Public relationsPedagogyPolitical scienceMedicineSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper offers a qualitative thematic analysis of the impacts of cyberbullying on post-secondary students, faculty, and administrators from four participating Canadian universities. These findings were drawn from data obtained from online surveys of students and faculty, student focus groups, and semi-structured interviews with faculty members and university administrators. The key themes discussed include: negative affect, impacts on mental and physical health, perceptions of self, impacts regarding one's personal and professional lives, concern for one's safety, and the impact of authorities' (non) response. Students reported primarily being cyberbullied by other students, while faculty were cyberbullied by both students and colleagues. Although students and faculty represent different age levels and statuses at the university, both groups reported similar impacts and similar frustrations at finding solutions, especially when their situations were reported to authorities. It is important that universities pay greater attention to developing effective research-based cyberbullying policies and to work towards fostering a more respectful online campus culture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations82
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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