I’ll be there for you? The bystander intervention model and cyber aggression
Notice bibliographique
Résumé
The Bystander Intervention Model (BIM) has been validated for face-to-face emergencies and dictates that observers’ decision to intervene hinges on five sequential steps, while barriers block progress between steps. The current study is the first, to our knowledge, to apply the BIM in its entirety to cyber aggression and explore the ways that individual factors such as experiences with depression, social anxiety, and cyber aggression either as the target or the aggressor influence bystanders. In our pre-registered study, emerging adults (N = 1,093) viewed pilot-tested cyber aggressive content and reported how they would engage with each of the steps and barriers of the BIM, if they were observing this content as a bystander in real life. Regarding the actions they would take, most participants chose non-intervention (36.3%) or private direct intervention (39.4%). Path analysis suggested that overall, the BIM can explain bystanders’ responses to cyber aggression. Nonetheless, there were some discrepancies with prior work on face-to-face emergencies, specifically that cyber bystander intervention does not appear to be as linear. As well, in contrast to the face-to-face applications of the BIM that prescribes barriers to affect only a single specific step, here we found some barriers were negatively linked to multiple steps. These findings elucidate ways in which cyber aggression in the online context may be similar to, as well as different from, aggression that occurs face-to-face. Implications of these findings for interventions are discussed.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».