Adaptation and Validation of the Bullying and Cyberbullying Scale for Adolescents in Bangla
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adolescent bullying is a pressing global public health and educational issue, including in Bangladesh. The lack of valid, reliable assessment tools in clinical and school settings impedes the identification of victims and individuals involved in bullying and cyberbullying. This study aimed to adapt and validate the Bullying and Cyberbullying Scale for Adolescents (BCS-A) in Bangla. METHODS: This cross-sectional study followed a standard adaptation protocol to translate the BCS-A into Bangla. The study included 210 randomly selected adolescents (12-17 years) from three Bangla-medium schools in Dhaka. Participants completed the Bangla-adapted BCS-A, a sociodemographic questionnaire, and the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ). RESULTS: The mean score of the victimization subscale was 9.60 (SD: ±9.1) and the perpetration subscale was 5.15 (SD: ±6.55). The Cronbach's alpha values were 0.821 and 0.808 for the victimization and perpetration subscales, respectively, indicating robust reliability. For the majority of items, the item-total correlation was above 0.30. Confirmatory factor analysis indicated a four-factor structure for each of the subscales, aligning with previous studies. Victims of bullying showed a positive correlation with internalizing problems on the SDQ, whereas perpetrators of bullying showed a positive correlation with externalizing problems, suggesting good convergent and divergent validity. A total victimization score of ≥ 5 and a total perpetration score of ≥ 4 demonstrated the ability to accurately identify victims and perpetrators, respectively, with over 80% sensitivity and specificity. CONCLUSION: The BCS-A Bangla has demonstrated strong reliability and validity, making it a useful tool for screening bullying and cyberbullying behaviors among adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».