Association between self-related cognitions and cyberbullying victimization in children and adolescents: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Self-efficacy, self-esteem, self-concept, and self-blame have been proposed as potential factors in the development and maintenance of cybervictimization in a unidirectional, but also in a cyclic paradigm. Our objective was to synthesize the existing evidence and assess potential moderators of the relationship between these self-related cognitions and cybervictimization. We searched five electronic databases (PsycINFO, PubMed, Scopus, Web of Science and Cochrane) from inception until October 2022. A total of 81 studies were included, encompassing a cohort of 110,095 children and adolescents with a mean age of 11.51 years. Nearly half of the studies were rated as having fair quality. Across the examined self-related cognitions, high level of cybervictimization was associated with low level of self-concept, low self-efficacy and low self-esteem. Cognitions related to self-blame were not statistically significantly associated with cybervictimization in our review. These findings included high heterogeneity and were consistent across sensitivity analyses. Meta-regression analyses revealed that the number of participants significantly moderated the relationship between self-esteem and cybervictimization, but the percentage of victims and mean age of participants did not exhibit significant moderation effects. This preregistered systematic review and meta-analysis showed modest yet statistically significant correlations between self-related cognitions and cybervictimization. The discussion addresses the implications for future research and anti-cyberbullying programs. PROSPERO reference number CRD42021289512. • In 81 studies, 110,095 children and adolescents with a mean age of 11.51 years were analyzed • High levels of cybervictimization was associated with low level of self-concept, self-efficacy and self-esteem • Self-blame was not statistically significant associated with cybervictimization in our review • The number of participants significantly moderated the self-esteem and cybervictimization relationship. • The percentage of victims and mean age of participants did not exhibit significant moderation effects.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».