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Enregistrement W2954637345 · doi:10.2196/12683

Cyberbullying Among Adolescents: Stakeholder-Driven Concept Mapping Approach

2019· article· en· W2954637345 sur OpenAlexvenueno aff
Megan A. Moreno, Nikita Midamba, Henry Berman, Peter S. Moreno, Mike Donlin, Erik Schlocker

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Justice
Mots-clésConcept mapBrainstormingStakeholderPsychologyApplied psychologyProcess (computing)StructuringConceptual frameworkKnowledge managementComputer scienceData scienceSociologyArtificial intelligencePublic relationsMathematics educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cyberbullying includes bullying behaviors on the Web; these behaviors are inconsistently measured and lack standardized definitions. The Uniform Definition of Bullying provides a consensus-based definition of bullying, and it highlights the need for an evidence-based definition of a model for cyberbullying. OBJECTIVE: Toward understanding the key elements and constructs defining cyberbullying, the objective of this study was to develop a stakeholder-driven conceptual model of cyberbullying. METHODS: Concept mapping is a validated research method that leverages both qualitative and quantitative approaches to integrate stakeholder input on complex topics. This process was used to develop a concept map and adapt it through participant input to a conceptual model. The validated concept mapping approach includes 5 steps: preparation, generation (brainstorming), structuring (sorting), representation (statistical analysis), and interpretation. We recruited stakeholder participants, including adolescents, as well as parents and professionals representing education, health, and the justice system. Analysis included hierarchical cluster analysis to develop a cluster map representing cyberbullying, followed by adaptation of that map to a conceptual model through qualitative participant feedback. RESULTS: A total of 177 participants contributed to the concept mapping process, including 69% females, 50% adults, and 68% Caucasian, representing each of our stakeholder groups. A total of 228 brainstorming items were generated and sorted into a concept map that included 9 clusters. Clusters included topics that had strong overlap with traditional bullying, such as consequences for perpetrators and targets, with example items "alienating" and "crippling." Some clusters were unique, such as cyberbullying techniques, with example item "excessive messaging," and characteristics of the cyberbullying experience, with example item "constant." Through the interpretation step, a conceptual model emerged, illustrating connections and distinctions between traditional bullying and cyberbullying. CONCLUSIONS: We found that in generating a stakeholder-driven concept map of cyberbullying, participants could not describe cyberbullying without integrating key concepts from traditional bullying. On the basis of our conceptual model, there are unique characteristics of cyberbullying that suggest that uniform definitions of bullying need to be evaluated to ensure their application to cyberbullying.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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