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Enregistrement W4379528107 · doi:10.1123/ijsc.2023-0142

Cyberbullying in Sport

2023· article· en· W4379528107 sur OpenAlexaff
Ellen MacPherson, Gretchen Kerr

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Communication · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationAthletesPsychologyContext (archaeology)Intervention (counseling)PsychosocialApplied psychologySport psychologyConceptual frameworkEngineering ethicsSociologyPsychotherapistMedicineEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite over 30 years of scholarly attention devoted to bullying and cyberbullying behaviors in school settings, research related to these experiences in the sport context remains limited. Yet, numerous anecdotal examples and preliminary evidence suggests cyberbullying exists in the sport domain and must be addressed given the potential adverse psychosocial outcomes for athletes. This commentary reviews research related to bullying and cyberbullying in the sport literature. To advance our understanding of cyberbullying in sport, recommendations are made to clarify conceptual issues around the central defining features (i.e., power, repetition, intent) commonly used to operationalize these experiences. Further, methodological issues to be addressed are discussed, including, the use of more diverse methods; adoption of an intersectional lens to all research; and the development, implementation, and evaluation of interdisciplinary evidence-based prevention and intervention strategies. Only through a research base that addresses these conceptual and methodological challenges, will empirically-informed prevention and intervention strategies be developed to advance safe, healthy, and inclusive sport environments.

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)0,001
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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