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Enregistrement W3011201588 · doi:10.1109/aiccsa47632.2019.9035368

A Comparative Analysis of Cyberbullying and Cyberstalking Laws in the UAE, US, UK and Canada

2019· article· en· W3011201588 sur OpenAlexaboutno aff
Haifa Al Hosani, Maryam Yousef, Shaima Al Shouq, Farkhund Iqbal, Djedjiga Mouheb

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStalking, Cyberstalking, and Harassment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStalkingCyberspaceHarmCriminologyHarassmentPolitical scienceThe InternetLawCybercrimeInternet privacySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bullying and stalking through cyberspace have become serious phenomena in the Internet era, impacting mainly young users and teenagers. Many tragic incidents have occurred, especially in the West, including self-harm and suicide due to these problems. To protect the victims many countries such as the United Arab Emirates (UAE), the United States (US), the United Kingdom (UK) and Canada have codified laws dealing with cyber-crimes, including cyber-harassment. To determine the adequacy of such laws in addressing these issues, we present in this paper a legal analysis of the existing anti-bullying and stalking laws in the UAE, US, UK, and Canada. The purpose is to gain perspective on the characteristics of the laws and their ability to protect society from various forms of crimes associated with cyberbullying and cyberstalking. The paper also presents recommendations to help combat cyberbullying and cyberstalking and protect our youth from these issues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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