What are the Risks? From Bullying in Youth to Cyberbullying in Emerging Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cyberbullying is a complex phenomenon, and the risk factors associated with cyberbullying are dynamic in nature.Several cyberbullying risk factors identified in the literature were examined as moderators in the relation between youth school bullying and cyberbullying in emerging adulthood.Method: Carleton University undergraduates (N = 932) were invited to complete questionnaires about their childhood experiences with traditional bullying, cyberbullying in university, impulsivity, empathy, mental health, and parental bonding.Results: Multiple regression analyses indicated that empathy significantly moderated the relation between traditional victimization and cyber victimization.Depression and anxiety symptoms significantly moderated the relation between traditional perpetration and cyber perpetration, and lastly depression symptoms significantly moderated the relation between traditional victimization and cyberperpetration.Further, exploratory three-way interaction results indicated that symptoms of depression and anxiety together moderated the relation between traditional victimization and cyber victimization.This means that participants who scored higher on depressive and anxiety symptoms, and were frequently victimized by peers in their youth, reported cyberbullying their peers more often in university.Conclusion: These results have the potential to help researchers and practitioners target relevant factors, such as empathy and mental health when developing intervention strategies.Limitations and future directions were presented.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».