Cyberbullying, Social Media & Fitness Selfies: An Evolutionary Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The general goal of the current research was to explore how social media influences a variety of aspects of young adults’ lives, including motivation to be physically fit, and bullying behaviors. The specific objectives were to investigate the link amongst selfie, social media use, and cyberbullying in relation to physical fitness through the lens of evolutionary psychology. Brock University students (N = 83, 73.5% female) between the ages of 17 and 25 were recruited who have had some level of experience with fitness or living an active lifestyle. Participants completed self-report measures based on bullying/victimization experiences, cyberbullying, personality, narcissism, self-esteem, selfie use, physical activity, and self-body image. Based on evolutionary principles, it was hypothesized that those who post selfies are more likely to have been previously victimized. It was also hypothesized that males would have a stronger drive towards being physically fit, females would be more likely to be positively motivated to work out after viewing fitness selfies, and males would be more likely to view their peers as competitors and to have higher levels of jealousy. The results suggest that females were more likely to be motivated when viewing these fitness selfies, but also were more likely to be jealous of the types of body shapes posted. There was little effect on males in regards to viewing fitness selfies, suggesting that females are overall more engaged and influenced by this type of social media. The overall implications of the study suggest that technology and social media do encompass positive and beneficial qualities. Furthermore, social media should be engaged judiciously to educate young people about its positive \nuse as well as inform them about the possible negative impacts of the digital world.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».