Cyberbullying, cyber aggression, and cyber victimization in relation to adolescents’ dating and sexual behavior: An evolutionary perspective
Notice bibliographique
Résumé
This study examined adolescents' cyberbullying, cyber aggression, and cyber victimization from an evolutionary perspective, extending previous research showing that traditional forms of bullying, aggression, and victimization are associated with reproductively relevant outcomes. Consistent with hypotheses based on theory and research linking bullying and aggression to intrasexual competition for mates, results indicated that cyber victimization was positively associated with a number of dating and sexual partners. Findings for cyber aggression were more complex, depending on the degree of cyber victimization experienced by the perpetrator, and the balance of power between the perpetrator and victim. Specifically, nonbullying cyber aggression by perpetrators with equal or less power than the victim had stronger positive relations with the number of dating or sexual partners when perpetrators experienced a high level of cyber victimhood. In contrast, cyberbullying by perpetrators with more power than the victim was negatively associated with the number of dating partners when the perpetrators' exposure to cyber victimization was low. Although cyber aggression and cyber victimization are new forms of aggression that involve the use of modern electronic devices, the results of this study demonstrate the usefulness of viewing this behavior from an evolutionary perspective and show that adolescents are likely to use cyber aggression against rivals in the context of intrasexual competition for mates.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».