An exploratory examination of racial cyberbullying among undergraduate students at McGill University
Notice bibliographique
Résumé
Examples of racial discrimination are plentiful within Canadian history, as well as within institutions of higher learning. Virtual experiences of racial discrimination, similar to their physical world counterparts, are better understood within the social and political context in which the encounters take place. The purpose of this study is to: 1) examine the prevalence of general cyberbullying; 2) examine the prevalence and nature of racial cyberbullying; 3) determine the relationship between racial cyberbullying and gender, socioeconomic status, and ethnicity. Thirty-eight undergraduate students from McGill University participated in the study. The results from the analysis suggest that general and racial cyberbullying are prevalent within this sample of McGill students. The most frequently reported perceived motivators for racial cyberbullying are bullying because of one's God(s) (15.8%), name (10.5%), and language spoken (10.5%). A series of Fisher's Exact Tests were conducted to examine the relationship between individual characteristics and racial cyberbullying. Results from the analyses suggest a statistically significant relationship between gender and reporting victimization of racial cyberbullying. The results from this study, although exploratory, have implication for the recommendations put forth by the McGill University Principal's Task Force on Diversity, Excellence and Community Engagement. Specifically, the results can help guide the development and implementation of support programs for staff and students at McGill. Limitations of the study are also discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».