Developmental Trajectories of Cybervictimization Among Canadian Adolescents: The Impact of Socializing Online and Sharing Personal Information
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The goal of the present study was to investigate the developmental trajectories of cybervictimization, as well as to identify how risk factors such as the sharing of personal information online and engaging in online socializing was related to cybervictimization from age 13 to 16 for Canadian adolescents. Participants included 354 adolescents from the Lower Mainland of British Columbia who were in Grades 6 and 7 at Wave 1 of the study (193 boys, M age = 13.65 years, SD = 0.71 year). Three years of longitudinal data on cybervictimization, sharing personal information online and time spent socializing online were collected from self‐reports surveys. Results from latent class growth analysis identified three different trajectories of cybervictimization: a moderate‐increasing trajectory (49 adolescents, 12.7% of the sample), low‐increasing trajectory (292 adolescents, 75.8% of the sample) and high‐decreasing trajectory (13 adolescents, 3.44% of the sample). Adolescents who reported higher scores on sharing personal information and socializing online were more likely to be in moderate‐increasing subgroup. This study makes a substantial contribution to our understanding of the developmental trajectories of cybervictimization in a Western context, from late childhood through to early adolescent.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».