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Enregistrement W4403065684 · doi:10.2196/54066

The Relationship Between Epidemic Perception and Cyberbullying Behaviors of Chinese Adolescents During the COVID-19 Pandemic: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4403065684 sur OpenAlexvenueno aff
Qihui Xue, Lan-xiang Peng

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Social distancePsychologyPandemicFeelingPerceptionScale (ratio)Clinical psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Developmental psychologySocial psychologyMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In response to the COVID-19 outbreak, the government initiated measures for social distancing, leading to a gradual transition of adolescents' social interactions toward web-based platforms. Consequently, web-based behaviors, particularly cyberbullying, have become a prominent concern. Considering that adolescents experience more intense feelings, the widely increased negative emotions and strains perceived from the COVID-19 pandemic may end up engaging in cyberbullying behaviors. In addition, during the COVID-19 pandemic, adolescents experiencing insomnia and negative affect are more prone to diminished self-control, which is associated with cyberbullying behaviors. Objective: This study aims to investigate the relationship between epidemic perception and cyberbullying behaviors, while also examining the serial mediating roles of insomnia and negative affect on the relationship between epidemic perception and cyberbullying behaviors. Methods: This study presents a large-scale web-based survey conducted during the period of concentrated COVID-19 outbreaks, encompassing 20,000 Chinese adolescents. A total of 274 submitted questionnaires were discarded because of high levels of missing data or their answers were clearly fictitious or inconsistent. The final count of valid participants amounted to 19,726 (10,371 boys, age range: 12-18 years; mean 14.80, SD 1.63 years). The Perceptions of COVID-19 Scale, Negative Affect Scale, Insomnia Scale, and Cyberbullying Behavior Scale were used to assess participants' responses on the Questionnaire Star platform. Results: The results show that epidemic perception is positively correlated with cyberbullying behaviors (r=0.13; P<.001), insomnia (r=0.19; P<.001), and negative affect (r=0.25; P<.001). Insomnia is positively correlated with negative affect (r=0.44; P<.001) and cyberbullying behaviors (r=0.30; P<.001). Negative affect is positively correlated with cyberbullying behaviors (r=0.25; P<.001). And insomnia and negative affect play independent mediating and serial mediating roles in epidemic perception and cyberbullying behaviors. Conclusions: This study provides additional empirical evidence on the relationship between the perception of COVID-19 pandemic and cyberbullying in adolescents. In addition, the study offers recommendations for implementing interventions targeted at mitigating cyberbullying in adolescents during the COVID-19 pandemic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,333 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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