Cibervictimización e involucramiento escolar en estudiantes de secundaria de colegios privados de Lima
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Bibliographic record
Abstract
En este estudio de diseño no experimental-transversal y de alcance descriptivo-correlacional se examinó la relación entre cibervictimización e involucramiento escolar. Participaron 391 escolares, 51.7% hombres y 48.3% mujeres, de 13 a 18 años (M=15.3, DE=0.895), de tercero (24.5%), cuarto (38.8%, y quinto (36.5%) grado de secundaria de tres colegios privados de Lima. Para la recolección de datos se aplicaron la Escala de Cibervictimización Escolar (ECE) y la Escala de Involucramiento Escolar (EIE-A). Entre los resultados, se encontraron altos niveles de cibervictimización en 16% y muy altos en 21.7% de estudiantes, así como bajos niveles de involucramiento escolar en 20.5% y muy bajos en 19.4% de alumnos. Asimismo, se halló una relación estadísticamente significativa e inversa, con tamaño del efecto pequeño, entre las variables (p < .01, rs = -.18, r2 = .03). Además, el involucramiento escolar mostró correlaciones estadísticamente significativas e inversas, con tamaños del efecto pequeño, con respecto a las dimensiones de cibervictimización: acoso (p < .05, rs = -.19, r2 = .036), invasión a la privacidad (p < .05, rs = -.15, r2 = .022) y denigración (p < .05, rs = -.12, r2 = .014). Igualmente, la cibervictimización mostró correlaciones estadísticamente significativas e inversas, con tamaños del efecto pequeño, con respecto a las dimensiones de involucramiento escolar: conductual (p < .05, rs = -.15, r2 = .022), emocional (p < .05, rs = -.10, r2 = .010) y cognitivo (p < .05, rs = -.15, r2 = .022). En síntesis, la cibervictimización se relaciona inversamente con el involucramiento escolar.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it