Managing cyberbullying among adolescents with neurodevelopmental disorders: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: While there is evidence for the effectiveness of programmes targeting cyberbullying in general adolescent populations, less is known for adolescents with neurodevelopmental disorders, who are at heightened risk of involvement in cyberbullying. This scoping review aimed to identify and map the evidence in relation to managing cyberbullying among adolescents aged 10-19 with neurodevelopmental disorders. METHOD: The following databases were searched: ProQuest (including dissertations and theses), PsychInfo, MEDLINE, Scopus, and Google Scholar. Two independent reviewers screened the studies in two stages: Title and abstract, and full text. RESULT: Twenty-nine studies were included; 19 involved exploring existing strategies used by adolescents with neurodevelopmental disorders, their parents, teachers, or service providers, to manage cyberbullying. The remaining 10 papers implemented and evaluated the effectiveness of cyberbullying prevention and/or intervention programmes. CONCLUSION: While there is some emerging evidence for the efficacy of cyberbullying programs for adolescents with neurodevelopmental disorders, the literature is sparse. Future research should explore the efficacy of programmes delivered at classroom, small group, and individual levels and examine how adolescents with a range of neurodevelopmental disorders and diverse learning needs respond to such programmes. Critically, this may help reduce cyberbullying incidents and the subsequent impact on mental health among adolescents with neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».