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Enregistrement W3198351578

Cyberbullying on social networking sites: A literature review

2021· review· en· W3198351578 sur OpenAlexaboutno aff
Ravi Agnihotri, Devesh Katiyar, Gaurav Goel

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Technologies and Innovative Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityHostilityWonderPopulationInternet privacySocial mediaDistressPsychologyPublic relationsCriminologySocial psychologyPolitical scienceMedicinePsychotherapistLawComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyberbullying or electronic hostility has as of now been assigned as a genuine general wellbeing danger. Cyberbullying ought to likewise be considered as a reason for new beginning mental side effects, physical manifestations of hazy etiology, or a drop in scholarly execution. Pediatricians ought to be prepared to assume a significant part in focusing on and supporting the social and formative prosperity of youngsters. Cyberbullying or electronic hostility has as of now been assigned as a genuine general wellbeing danger and evoked alerts to the overall population from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) [1]. The term seems to have been begotten in 2000 in Canada by the proprietor of a Web website committed to forestalling customary (up close and personal) tormenting [1]. Tokunaga characterized the wonder as any conduct performed through electronic or computerized media by people or gatherings that over and again imparts antagonistic or forceful messages planned to perpetrate damage or distress on others [2]. This definition features a few significant cyberbullying highlights: the innovation part, the unfriendly idea of the demonstration, the plan to cause enduring, considered by most researchers to be critical to the definition, and monotony

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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