Virtual Violence as a Contributing Factor to the Mental Health of Young People: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Virtual violence is facilitated by anonymity and the presence of aggressors on the internet, and the characteristics of this phenomenon amplify both the reach and intensity of the suffering experienced by victims-particularly in the psychological realm of young people. This review aimed to identify the mental health consequences of virtual violence among young students who use digital technologies, seeking to uncover patterns, experiences, and impacts for those involved. The databases consulted were EMBASE, Scopus, MEDLINE, CINAHL, LILACS, and Web of Science. The sources found were subjected to a two-stage screening process conducted by three reviewers. In the end, 18 articles were included. The studies were organized into five dimensions, and the findings indicated that involvement in cyberbullying-whether as a victim or a perpetrator-predicts greater psychological suffering for both parties. Gender and sexual orientation were found to be contributing factors to the worsening of participants' mental health. By contrast, parental and school involvement in young people's lives had a positive effect, both in reducing the number of victims and in helping to contain aggressors. This review reinforces the importance of recognizing and classifying cyberbullying as a form of violence. It also encourages the development of targeted prevention programs that raise awareness among all involved-especially families and school staff-who play a crucial role in supporting victims and breaking these patterns of violence.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».