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Enregistrement W4390600421 · doi:10.5590/jerap.2023.13.1.27

The perspective of university students on the availability and effectiveness of cyberbullying prevention and response initiatives on campus: Virtual semi-structured interviews on resources, barriers, and solutions

2023· article· en· W4390600421 sur OpenAlexaff
Molly-Gloria R. Patel, Anabel Quan‐Haase

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Research and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Psychological interventionPsychologyIntervention (counseling)Medical educationVulnerability (computing)TabooPublic relationsSociologyMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyberbullying is a problem in educational settings, and much of the research has focused on the development of effective prevention and response initiatives. Because of the vulnerability of children, cyberbullying research and intervention programs have largely targeted elementary students. A growing body of research has shown that cyberbullying is not limited to elementary settings, but the problem is also prevalent in postsecondary institutions, with potentially severe negative consequences. Yet, there is a gap in research about interventions tailored to this life stage. To address this gap, we conducted virtual semistructured interviews through Zoom with 21 university students on the availability and the effectiveness of prevention and response initiatives on campus, existing barriers, and potential solutions. We found that university students were concerned about a lack of available initiatives, and they identified several barriers, including a lack of cyberbullying conversations occurring on campus, limited knowledge about the impacts of cyberbullying on university students, and stigmatization associated with cybervictimization, which made it difficult for students to openly talk about their experiences. To remedy these barriers, university students offered several solutions: increasing education for postsecondary students, faculty, staff, and support teams; conducting studies examining cyberbullying from the unique life stage perspective of young adulthood and employing an ecological point of view; and finally, creating age-appropriate cyberbullying resources, such as flyers, webpages, and anonymous reporting systems. A central theme across these solutions was the need for conversations around cyberbullying experiences at the postsecondary level, as students perceived that it was treated as a taboo topic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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