CYBERSTALKING AMONG ADOLESCENTS: A NEW FORM OF HARASSMENT AND PERSECUTION?
Bibliographic record
Abstract
RESUMO-Com a crescente difusão das tecnologias de informação e comunicação, fenómenos como o cyberstalking começam a ter maior expressão e visibilidade social, podendo ter como alvos adultos, crianças e/ou adolescentes.A par do consenso na literatura sobre os pressupostos centrais do cyberstalking (e.g., persistência, intenção, deliberação, indesejabilidade), persiste uma enorme controvérsia em torno da sua definição.O presente artigo procura contribuir para a clarificação dessas inconsistências e para a demarcação do conceito, mormente do fenómeno de cyberbullying.Um conjunto de elementos que tipificam o cyberstalking estão refletidos neste trabalho.Estes devem ser considerados na sua triagem, análise e no plano de atuação junto dos "atores", assim como em programas de prevenção dirigidos a adolescentes que visam a educação para uma saúde em termos globais, tal como a define a Organização Mundial de Saúde (OMS).Reflete-se ainda criticamente acerca dos elementos comuns e divergentes entre o cyberstalking e outras formas de vitimação online (e.g., sexting, cyberbullying).Conclui-se que o cyberstalking está presente entre os adolescentes e não deve ser considerada uma dimensão "menor" de vitimação nesse grupo.Pelo contrário, é uma forma de perseguição inovadora face ao stalking no mundo real e distinta do cyberbullying.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".