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Enregistrement W4401798306 · doi:10.1016/j.chbr.2024.100469

Why don't faculty members report incidents of online abuse and what can be done about it?

2024· article· en· W4401798306 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueComputers in Human Behavior Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mobilization of academic research via online platforms presents a troubling paradox. Digital-first publications offer the opportunity for scholars to reach a wider audience, yet this same online vehicle for knowledge mobilization opens scholars to the risk of online abuse. Furthermore, the concept of online abuse is often misunderstood or dismissed by post-secondary institution administrators. The aim of this research is to understand why faculty members who experience online abuse do not report the such abuse to their administration, even though there is indication that support from administration is needed to manage the problem. Drawing from a series of semi-structured interviews and focus groups, this research examines the reasons why faculty members decide not to report their experiences of online abuse to their various academic administrators. A total of 11 faculty members in academic positions located North America agreed to participate in the research. We used a combination of semi-structured and narrative interview questions to understand participants’ experiences of online abuse. The data was coded using the constant comparative approach to identify emergent themes (Glaser & strauss, 1967), a nd guided by the research questions. The Theory of Planned Behavior was used to schematize the attitudes, social norms, and perceived behavioral controls that dissuade reporting of online abuse, and provide institutional recommendations that may encourage reporting and improve support for targeted faculty members. This study contributes to theory and practice by offering that when academic administrators foster a culture of care, faculty would be encouraged to report incidences of online abuse. • Why faculty members do not to report experiences of online abuse to administration. • Researchers conducted in depth interviews of faculty members across North America. • Significant barriers are individual, organizational , and systemic in nature. • The Theory of Planned Behavior helped to identify barriers to reporting online abuse. • Reporting can be encouraged by improving support of faculty targeted with online abuse.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,321 · 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