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Enregistrement W3028444949 · doi:10.1016/j.jadohealth.2020.03.006

Social Media Use and Cyber-Bullying: A Cross-National Analysis of Young People in 42 Countries

2020· article· en· W3028444949 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescent Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesFolkhälsomyndighetenCanadian Institutes of Health ResearchUniversitetet i BergenMinistero della SaluteUniversity of GlasgowPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaWorld Health Organization
Mots-clésPoisson regressionCyber bullyingPoison controlInjury preventionSuicide preventionPsychologyOccupational safety and healthConfidence intervalSocial mediaHuman factors and ergonomicsDemographyAggressionMedicineSocial psychologyEnvironmental healthPopulationThe InternetPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Social media use (SMU) has become an intrinsic part of adolescent life. Negative consequences of SMU for adolescent health could include exposures to online forms of aggression. We explored age, gender, and cross-national differences in adolescents' engagement in SMU, then relationships between SMU and victimization and the perpetration of cyber-bullying. METHODS: We used data on young people aged 11-15 years (weighted n = 180,919 in 42 countries) who participated in the 2017-2018 Health Behaviour in School-aged Childrenstudy to describe engagement in the three types of SMU (intense, problematic, and talking with strangers online) by age and gender and then in the perpetration and victimization of cyber-bullying. Relationships between SMU and cyber-bullying outcomes were estimated using Poisson regression (weighted n = 166,647 from 42 countries). RESULTS: Variations in SMU and cyber-bullying follow developmental and gender-based patterns across countries. In pooled analyses, engagement in SMU related to cyber-bullying victimization (adjusted relative risks = 1.14 [95% confidence interval (CI): 1.10-1.19] to 1.48 [95% CI: 1.42-1.55]) and perpetration (adjusted relative risk = 1.31 [95% CI: 1.26-1.36] to 1.84 [95% CI: 1.74-1.95]). These associations were stronger for cyber-perpetration versus cyber-victimization and for girls versus boys. Problematic SMU was most strongly and consistently associated with cyber-bullying, both for victimization and perpetration. Stratified analyses showed that SMU related to cyber-victimization in 19%-45% of countries and to cyber-perpetration in 38%-86% of countries. CONCLUSIONS: Accessibility to social media and its pervasive use has led to new opportunities for online aggression. The time adolescents spend on social media, engage in problematic use, and talk to strangers online each relate to cyber-bullying and merit public health intervention. Problematic use of social media poses the strongest and most consistent risk.

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.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,311 · 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