Gender and Geographic Predictors of Cyberbullying Victimization, Perpetration, and Coping Modalities Among Youth
Notice bibliographique
Résumé
Cyberbullying has become an important public health issue due to documented associations among victimization, perpetration, and greater likelihood of depression, substance abuse, anxiety, insomnia, and school-related problems for adolescents. Less is known, however, about how youth cope with cyberbullying and the types of services and supports they are likely to use based on relevant socioeconomic, demographic and geographic factors. The objective of this project was to determine whether gender and geography, in combination with mental health and socioeconomic status, predicted cyberbullying victimization, perpetration, and patterns of coping and help seeking in a sample of youth aged 16 to 19 years ( N = 289). An anonymous online survey was used to gather information on cyberbullying victimization, perpetration, and methods for coping from youth from New Brunswick, Canada. The results of this study suggest that the likelihood of becoming a cyberbullying victim or perpetrator, as well as the coping modalities used to respond to bullying, are highly gendered and intersect with existing social and health inequities. Interventions aimed at bolstering resiliency should be developed in the context of the urban and rural school environments where coping skills are developed and refined.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».