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Enregistrement W2752783569 · doi:10.2196/ijmr.6231

Internet Use and Access, Behavior, Cyberbullying, and Grooming: Results of an Investigative Whole City Survey of Adolescents

2017· article· en· W2752783569 sur OpenAlexvenueno aff
Marco Flavio Michele Vismara, Joseph Toaff, Giuliana Pulvirenti, Chiara Settanni, Emma Colao, Serena Marianna Lavano, Riccardo Cemicetti, David Cotugno, Giuseppe Perrotti, Viviana Meschesi, Roberto Montera, Barbara Zepponi, Umberto Rapetto, Rosa Marotta

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetAuthorizationCommissionPsychologyMedical educationInternet privacyMedicineBusinessComputer securityComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: According to the Digital Agenda for Europe, the way children use the Internet and mobile technologies has changed dramatically in the past years. OBJECTIVE: The aims of this study were to: (1) breakdown the modalities of access and use of the Internet by teenagers to assess risks and risky behaviors; and (2) provide scientific data to evaluate and counsel safe use of the Internet and new technologies by teenagers. METHODS: The study was conducted under the program "Strategies for a Better Internet for Children" started in May 2012 by the European Commission. It represents the main result of the project launched by Telecom Italia, "Anche io ho qualcosa da dire" (I too have something to say), thanks to which many contributions were collected and used to develop a survey. The questionnaire was structured in 45 questions, covering three macro areas of interest. It was approved by the Department Board at University of Magna Graecia's School of Medicine. After authorization from the regional high school authority, it was administered to all 1534 students (aged 13-19 years) in the city of Catanzaro, Italy. RESULTS: The data was broken down into three main groups: (1) describing education and access to the Internet; (2) methods of use and social networking; and (3) perception and evaluation of risk and risky behaviors. Among noteworthy results in the first group, we can mention that the average age of first contact with information technologies was around 9 years. Moreover, 78.87% (1210/1534) of the interviewed students reported having access to a smartphone or a tablet. Among the results of the second group, we found that the most used social networks were Facebook (85.78%, 1316/1534), YouTube (61.14%, 938/1534), and Google+ (51.56%, 791/1534). About 71.31% (1094/1534) of the interviewed teenagers use their name and surname on social networks, and 40.09% (615/1534) of them knew all their Facebook contacts personally. Among the results of the third group, we found that 7.69% (118/1534) of the interviewed teenagers have uploaded pictures or movies of which they felt ashamed; 27.05% (415/1534) have received invitations from people they met on the Internet to meet in real life; and 8.67% (133/1534) have accepted such invitations. CONCLUSIONS: The results offer a breakdown of the teenagers' use of the Internet, focusing on how teenagers learn to use and access it while taking into account factors such as parental coaching, schooling, or self-education. It describes how they approach and interact with social networks and how they perceive risks and risky behaviors on the Internet. Information technology must be seen as an instrument and not as a hindrance. For this to happen, parental guidance, schooling, and medical counseling are needed for a sound development of the child in this critical stage.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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