A bibliometric analysis of verbal harassment
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study is to systematically examine the scholarly literature on verbal harassment. Using VOSviewer, a dataset of 145 records was extracted from the Scopus database for this investigation. The articles were organized by year, publication, author, co-author nation, affiliation, keywords, and journal title. Furthermore, they were analyzed based on several key parameters, including country contributions, leading institutions and authors, journal distribution, the most-cited articles, bibliographic coupling, and keyword analysis. This study identifies various research clusters, including discrimination, transgender issues, victimization, and Asian Americans; violence, sexual violence, and transphobia; as well as bullying, youth, school environment, and LGBTQ. Additionally, the United States, the United Kingdom, and Canada were found to be the leading contributors to publications on verbal harassment between 1967 and 2022. The University of Minnesota, the University of California at Davis, and New York University emerged as the top three institutions with the highest number of citations in published articles. In contrast to prior bibliometric studies that have primarily focused on cyberbullying, school-based bullying, or gender-based online violence, this study presents a broader, longitudinal, and multidisciplinary mapping of verbal harassment research across various social contexts. It provides a critical foundation for future cross-disciplinary research and the development of policy framework addressing verbal aggression.
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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 | 0,011 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,288 | 0,349 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».