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Enregistrement W2938469886 · doi:10.2196/13338

Sexting, Web-Based Risks, and Safety in Two Representative National Samples of Young Australians: Prevalence, Perspectives, and Predictors

2019· article· en· W2938469886 sur OpenAlexvenueno aff
Alyssa Milton, Benjamin A Gill, Tracey A Davenport, Mitchell Dowling, Jane Burns, Ian B. Hickie

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYoung and Well Cooperative Research CentreUniversity of Sydney
Mots-clésMental healthInterviewThe InternetDemographicsPsychologyRandom digit dialingYoung adultInformation and Communications TechnologyMedicineClinical psychologyDemographyPsychiatryDevelopmental psychologyEnvironmental healthPopulationComputer scienceWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rapid uptake of information and communication technology (ICT) over the past decade-particularly the smartphone-has coincided with large increases in sexting. All previous Australian studies examining the prevalence of sexting activities in young people have relied on convenience or self-selected samples. Concurrently, there have been recent calls to undertake more in-depth research on the relationship between mental health problems, suicidal thoughts and behaviors, and sexting. How sexters (including those who receive, send, and two-way sext) and nonsexters apply ICT safety skills warrants further research. OBJECTIVE: This study aimed to extend the Australian sexting literature by measuring (1) changes in the frequency of young people's sexting activities from 2012 to 2014; (2) young people's beliefs about sexting; (3) association of demographics, mental health and well-being items, and internet use with sexting; and (4) the relationship between sexting and ICT safety skills. METHODS: Computer-assisted telephone interviewing using random digit dialing was used in two Young and Well National Surveys conducted in 2012 and 2014. The participants included representative and random samples of 1400 young people aged 16 to 25 years. RESULTS: From 2012 to 2014, two-way sexting (2012: 521/1369, 38.06%; 2014: 591/1400, 42.21%; P=.03) and receiving sexts (2012: 375/1369, 27.39%; 2014: 433/1400, 30.93%; P<.001) increased significantly, not sexting (2012: 438/1369, 31.99%; 2014: 356/1400, 25.43%; P<.001) reduced significantly, whereas sending sexts (2012: n=35/1369, 2.56%; 2014: n=20/1400, 1.43%; P>.05) did not significantly change. In addition, two-way sexting and sending sexts were found to be associated with demographics (male, second language, and being in a relationship), mental health and well-being items (suicidal thoughts and behaviors and body image concerns), and ICT risks (cyberbullying others and late-night internet use). Receiving sexts was significantly associated with demographics (being male and not living with parents or guardians) and ICT risks (being cyberbullied and late-night internet use). Contrary to nonsexters, Pearson correlations demonstrated that all sexting groups (two-way, sending, and receiving) had a negative relationship with endorsing the ICT safety items relating to being careful when using the Web and not giving out personal details. CONCLUSIONS: Our research demonstrates that most young Australians are sexting or exposed to sexting in some capacity. Sexting is associated with some negative health and well-being outcomes-specifically, sending sexts is linked to suicidal thoughts and behaviors, body image issues, and ICT safety risks, including cyberbullying and late-night internet use. Those who do sext are less likely to engage in many preventative ICT safety behaviors. How the community works in partnership with young people to address this needs to be a multifaceted approach, where sexting is positioned within a wider proactive conversation about gender, culture, psychosocial health, and respecting and caring for each other when on the Web.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,999

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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