Cyber-Bystander Behavior Among Canadian and Iranian Youth: The Influence of Bystander Type and Relationship to the Perpetrator on Moral Responsibility
Notice bibliographique
Résumé
The current study examines how social determinants influence the way youth from Canadian and Iranian contexts evaluate and morally disengage as bystanders of cyberbullying. While Iranian culture differs from other individualistic and collectivist cultures, Iranian youth have become just as technologically acculturated as their global peers. Despite this, less is understood about how Iranian youth respond to cyberbullying in comparison to youth from individualistic societies. Participants from Canada (N = 60) and Iran (N = 59) who were between the ages of 8-to-15 years old (N = 119, M = 11.33 years, SD = 1.63 years) read 6 cyberbullying scenarios that varied according to Bystander Relationship to Perpetrator (Acquaintance or Friend) and Bystander Response (Assists Cyberbully, Does Nothing, Defends Victim). After reading each scenario, participants were asked to evaluate the bystander's behavior. They were also asked how they would feel if they were the bystander. Similar to past research, these responses were coded on a continuous scale ranging from morally disengaged to morally responsible. Overall, Canadians were more critical of passive bystander behaviors and more supportive toward defending behaviors compared to Iranians. Iranians were more supportive of the behaviors of bystanders who were friends of perpetrators than Canadians were, and Iranians were more critical toward acquaintances of perpetrators. Significant interactions were also found between participants' country of origin, the bystander's relationship with the perpetrator and the bystander's behavior. Taken together, these findings highlight the importance of differentiating between negative judgments and moral attributions of bystander responses.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».