Not sticks and stones but tweets and texts: findings from a national cyberbullying project
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents key findings from a project commissioned by a group of young people to explore issues related to cyberbullying with 12–18-year olds. In particular, the paper focuses on those findings related to impact and support needs. The project collected data through a web-based Survey Monkey questionnaire and focus groups. A total of 473 young people aged 11–19 years in England responded to the questionnaire and 17 young people aged 10–18 took part in the focus groups: 19.7% (n = 87) admitted that they had been cyberbullied, just under half the young people in this study knew someone who had been cyberbullied and a similar proportion of girls and boys admitted having cyberbullied others. Most of the young people thought cyberbullying was as harmful as traditional face to face bullying. But while a few thought it could be more serious, others thought it less serious or even non-existent. Over a quarter of those who had been cyberbullied stayed away from school and over a third stopped socialising outside school. However, just over half the total sample said they did not worry about cyberbullying. The finding that 78% of those that sought support did so by talking to their parents contrasts starkly with previous research. Further research is needed to explore what makes some young people more resilient than others to cyberbullying; the role of the school and parents in dealing with cyberbullying.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».