What are Phases of Cyberbullying Victim’s Feelings?
Notice bibliographique
Résumé
In 2003, one of Canada’s neighbours stood up to talk about cyberbullying for the first time. Bill Belsey defined it as follows: “Cyberbullying is the use of information and communication technologies to deliberately, repeatedly and aggressively engage in behaviour towards individuals or a group with the intent to cause harm to others [1].Cyberbullying cannot be compared to harassment in the real world, as discussed in one of my scientific publications [2]. The method, the impacts and the propagations are different than in the real world. In fact, the impact on the victim is also different. She does not feel the same reproaches, criticisms, insults, as in the virtual world and does not experience them in the same way.In fact, the emotional cycle from the moment of receiving the insult to reparation or resignation is different. This is what I have found when working on several cases of cyberbullying victims and their predators. I name this theory: “Phases of Cyberbullying Victim’s Feelings”In fact, the emotional cycle from the moment of receiving the insult to reparation or resignation is different. This is what I have found when working on several cases of cyberbullying victims and their predators. I name this theory: “Phases of Cyberbullying Victim’s Feelings”It is the fifth in my family of theories on Behavioral Differences between the real and the virtual [3]. “Avatarization”, “Transversal Zone”, “Virtual Intelligence” and “Modus Operandi in the virtual” as well as my books on net-profiling [4].Understanding these emotional phases of the cyberbullying victim allows to better apprehend the said victim and prevent him from committing suicide, but also to prevent the cybercriminal. The victim will also feel better considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».