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World File Search System欺凌
2025年2月20日董事会议程
1。骚扰，恐吓和欺凌（HIB）建议接受每月骚扰，恐吓和欺凌报告，报告据教育委员会政策＃5512和《新泽西州反欺凌法案法》。（报告本质上被认为是特权的。）A.伯灵顿县特殊服务学区
采用多项朴素贝叶斯机器学习算法和优化线性支持向量机的人工智能反网络欺凌系统
计算机科学系弗吉尼亚理工大学，弗吉尼亚州，美国摘要——“除非我们的社会认识到网络欺凌的本质，否则成千上万的沉默受害者将继续遭受痛苦。”~安娜玛丽亚查韦斯。关于网络欺凌的研究已经有很多，但都无法提供可靠的解决方案。在这项研究工作中，我们开发了一个能够以 92% 的准确率检测和拦截欺凌传入和传出消息的模型，从而为这一问题提供了永久的解决方案。我们还开发了一个聊天机器人自动化消息系统来测试我们的模型，从而开发了人工智能驱动的反网络欺凌系统，使用多项式朴素贝叶斯 (MNB) 和优化的线性支持向量机 (SVM) 的机器学习算法。我们的模型能够检测和拦截欺凌的传入和传出欺凌消息并立即采取行动。
减少学校暴力的修复做法
与同龄人进行了身体战斗的36％以上，在过去的一年中，几乎三分之一的人进行了一次物理攻击（联合国教科文组织，2024年）。根据2022年1月至2023年4月在美洲，欧洲，亚洲，大洋洲和非洲进行的国际非政府组织“无国界欺凌无国界”的官方报告，欺凌在全球范围内继续增加。目前，每天有10名儿童中有6个面临欺凌或网络欺凌。一些脱颖而出的国家是墨西哥，其中10名儿童和青少年中有7个每天遭受这个问题；美国，10个未成年人中有6个受影响；与先前的研究相比，西班牙在欧洲的欺凌和网络欺凌案中的案例最多（国际非政府组织无国界，2023年，2023年）。根据PISA 2022（2023b）报告，有6.5％的西班牙学生声称是经常欺凌的受害者。关于学生暴力，侵略性和欺凌行为的统计数据令人震惊，并被归类为关键的公共卫生问题（GonzálezContreras等，2021； Felip Jacas等，2024）。这种行为不仅影响受害者，而且影响侵略者和观察者，对所有相关人员以及他们的学术和个人发展的情感和社会福祉产生负面影响（Eisman等，2020； Imuta等，20222）。应对这个问题，教育政策经常采用惩罚性和排他性方法。但是，这些政策已被证明不足以减少学校环境中的暴力行为（Welch and Payne，2012； Lodi等，2021）。
与儿童和年轻人进行磋商的报告...
最新的政策制定例子是由儿童和年轻人的观点大量了解的，是Cineáltas：AC TI关于欺凌计划的计划（教育部TI，2022年）。咨询了170多名来自不同背景的儿童和年轻人，包括有特殊教育的儿童，旅行者和罗马儿童，来自乌克兰的孩子以及Interna ti Onal Protec Ti的儿童。cineáltas包含许多AC TI，他们旨在加强学校级别和Na Ti Onal级别的儿童和年轻人的帕克萨（Par ti cipa ti）。在部门中提出了一个专门的单位，以“促进儿童和年轻人的声音，并确保他们对部门政策的制定有有意义的投入”（Cineáltas：ACTI：AC TI欺凌计划，欺凌计划在2023 2027年欺凌2023年2027年，教育部门，教育部门，教育部门，ti，20223年，p。在部门中提出了一个专门的单位，以“促进儿童和年轻人的声音，并确保他们对部门政策的制定有有意义的投入”（Cineáltas：ACTI：AC TI欺凌计划，欺凌计划在2023 2027年欺凌2023年2027年，教育部门，教育部门，教育部门，ti，20223年，p。
2024 年 6 月 21 日
b. 欺凌：一种骚扰形式，包括士兵或 DAC 员工的侵略行为，与军事服务有关，意图在没有适当军事权力或其他政府目的的情况下对士兵进行身体或心理伤害。欺凌是指对个人或团体进行身体和/或情感侵略，意图造成痛苦或伤害。欺凌可能涉及从其同事或单位中挑出一个人进行嘲笑，因为他或她被认为与众不同或软弱。它通常是间接或微妙的，涉及侵略者和受害者之间的权力不平衡。欺凌可以通过使用电子设备或通讯，以及通过其他方式（包括社交媒体）以及当面进行。
脑形态计量学的纵向改变介导了欺凌受害者对前培养老者认知发展的影响。
欺凌受害与在成年期间自杀的风险增加了一倍。两项纵向脑形态计量学研究确定了梭形的回和壳骨很容易受到欺凌。尚无研究确定神经改变如何介导欺凌对认知的影响。我们从青春期脑认知发展研究数据集中评估了护理人员报告的欺凌（n = 323）的参与者（n = 323），并匹配的非爆炸对照（n = 322），以识别与正在进行的欺凌受害者相关的脑形态变化的变化，并确定这种变化是否介导了对认知的影响。Bullied children (38.7% girls, 47.7% racial minorities, 9.88 ± 0.62 years at baseline) had poorer cognitive performance (P < 0.05), larger right hippocampus (P = 0.036), left entorhinal cortex, left superior parietal cortex, and right fusiform gyrus volumes (all P < 0.05), as well as larger surface areas in multiple other额叶，顶叶和枕皮层。较薄的皮质。重要的是，梭形皮质中的较大表面积部分受到部分抑制（12-16％），并且部分抑制了前心皮质，（7％）欺凌对认知的影响（p <0.05）。这些发现突出了长时间欺凌受害对脑形态计量和认知的负面影响。
使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。
工作场所依恋风格对工作场所欺凌与工作参与之间关系的反向缓冲效果
使用工作需求 - 资源模型，本研究调查了工作场所的依恋风格，作为工作参与的预测指标和工作场所欺凌的良好脱离效果的主持人。作为个人资源，我们假设安全的工作场所依恋将促进工作参与度，而两种类型的不安全的工作场所附件（即，避免和居住）都会相反。以前的工作还使我们期望工作场所欺凌和参与之间的关系会更强，而当目标期望它充当工作资源（即安全工作场所依恋），而当他们的工作模型与工作场所侵略一致时，则更弱。使用该过程宏，我们在完成在线调查的法国办公室员工（n = 472）的便利样本中测试了这些假设。安全的工作场所依恋与较高的工作参与度有关，同时工作场所的依恋不安全和欺凌观念与工作参与负面影响。支持我们的假设，对工作场所欺凌的感觉与具有安全的工作场所依恋风格的员工的脱离关系最重要，而在其他工作场所则较少。我们的结果远没有推荐不安全的债券作为保护，而是强调了防止所有形式的工作场所侵略的必要性，从而使员工能够依靠自己的工作环境作为工作资源。
iPad，Internet和数字技术的可接受使用协议
2。他们应该通过尊重他人的方式来支持他人，并且永远不要写或参与在线欺凌行为（这包括转发消息和以有害，不适当或有害的在线行为支持他人）。在线可以使学生感到自己是匿名的，有时学生可能会在网上说他们永远不会对某人说的话。他们在休闲时间使用的网络空间或在线聊天环境也可能具有明确的语言，他们可能会觉得自己必须参与其中。在线欺凌可以从重复的消息到排除社交空间的多种形式。在消息上转发或参与排除的学生可能不会将自己视为欺凌。这些行动也有助于他人的伤害和困扰，并且确实构成了欺凌行为。
AONL 纵向护理领导力洞察研究
• 经理：维持学术实践伙伴关系；供应链中断；财政资源可用性；工作场所暴力、欺凌、不文明行为 • 董事：财政资源可用性；供应链中断；工作场所暴力、欺凌、不文明行为；健康不公平、健康的社会决定因素 • CNO/CNE：维持学术实践伙伴关系；供应链中断；财政资源可用性；健康不公平、健康的社会决定因素 • VP：财政资源可用性；旅行者、临时工；健康不公平、健康的社会决定因素；工作场所暴力、欺凌、不文明行为 • CEO/COO：工作场所暴力、欺凌、不文明行为；健康不公平、健康的社会决定因素；维持护理标准；激增人员配备、培训、重新分配