I comportamenti devianti e criminali dei digital native:una riflessione comparata in materia dicyberbullismo e sexting
Notice bibliographique
Résumé
Over the past twenty years, the Internet has become an integral part of people’s lives, especially young people, the socalled digital natives. Children and adolescent have eagerly embraced its potential for communication, entertainment and information-seeking. Today, minors grow up in a technology-mediated environment and are especially attracted by the possibilities of the Web. For them, the distinction between online and offline has increasingly become meaningless, and they move effortlessly between the two. This opens tremendous prospects that were unimaginable only half a generation ago. While such availability would uniformly be seen as positive, there are increasing concerns about the risks that access to technology might bring for young people. This massive use of ICTs by children and adolescents represents a circumstance not devoid of legal relevance. As a matter of fact, the Internet revolution has brought about a change in the criminological scenario, especially in relation to young people. This work intends to investigate the new virtual phenomena characterizing the digital natives and known as cyberbullying and sexting, adopting an interdisciplinary research approach. Following an in-depth investigation into the sociological and criminological aspects that characterize the phenomena, the research provides an evaluation of the current legal framework at the international, European and national level in relation to the protection of minors in the digital world. Consequently, on the basis of a comparative analysis involving common law (Australia, Canada) and civil law (Spain, Italy) systems, the study aspires firstly to identity the legal issues and debates arose by cyberbullying and sexting, estimating the effectiveness of the criminal justice model in relation to these types of criminal and deviant behaviours. Secondly, it aims to reflect on the role of criminal law in relation to the new challenges posed by the cyberspace.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».