欺凌

摘要： 受欺凌青少年向父母保持"沉默",隐瞒被欺凌经历的现象十分普遍。本文从代际情感互动视角出发,通过网络民族志和深度访谈发现,当子代向亲代部分或全部披露欺凌事件,亲代继续实践日常情感互动模式会产生"虚假情感理解"甚至对子代进行身体惩罚,此外长时间的不良代际情感互动会导致受欺凌子代产生负面预期,为避免痛苦"再生产",理性的个体以向亲代保持"沉默"来进行自我保护。代际情感共同体建构是受欺凌子代实现共有感受期望的前提,代际情感互动的时空界限是真实理解受欺凌子代情感需求的基础,消解或转移受欺凌子代负性情感是打破沉默的关键,进而有助于家长理性参与校园欺凌干预,防范校园欺凌风险。

摘要： 第一,个别农村家庭相对弱势,家风、家训放大了传统文化中的"忍"文化,这对农村中小学校园欺凌行为起到了不自觉的反推作用。"忍”不仅是社会所提倡的谦让宽厚的美德,更被认为是一种人格修养,如孟子认为:"天将降大任于是人也,必先苦其心志,劳其筋骨,饿其体肤,空乏其身,行拂乱其所为,所以动心忍性,增益其所不能。”

摘要： 本文归纳护理教育欺凌行为的国内外现状,从认知预演干预、模拟训练干预、赋权干预、教育干预及社会技能干预5个方面提出具体可行的干预方法,并作出了相应的展望,旨在对护理欺凌行为做到早发现、早干预,以提高护生的身心健康水平,促进其全面发展,促进护理事业的长久稳定。

摘要： 介绍欺凌行为的概念以及护生遭受欺凌行为的评估工具、研究工具、研究现状、影响因素及干预措施,以期为护生正确识别和预防欺凌行为,为护理教育者制订相应的干预措施提供理论支持。

摘要： 近年来,网络欺凌事件频发,欺凌对象之多样、发生之突然、造成伤害强度烈度之大,是前所未见的。当前,对于网络欺凌问题的研究仍存在诸多不足,需要通过对过往研究进行梳理和相关概念辨析,来认识网络霸凌的新特点,在此基础上重新界定网络欺凌概念,区分网络欺凌类型,并应用弗洛姆的相关心理学理论对网络欺凌进行分析。

摘要： 校园欺凌是长久以来困扰青少年健康成长的顽疾。从人类学角度对33名农村边缘青少年日常欺凌叙事进行分析,并对日常化和持续性的欺凌与被欺凌经历如何使农村青少年对欺凌行为安之若素并将之惯习化过程进行研究,结果表明,受害者、施暴者或旁观者的累积性和涉身性经验,与农村青少年相关的日常生活经历相互交织。日常生活中的暴力体验形塑了他们的互动方式和价值规范,导致农村青少年在反复实践中建立对暴力的社会认同并据此形成欺凌的习性。这不仅使受害者情感受创或导致施暴者愈演愈烈,而且可能使农村青少年对于反复欺凌熟视无睹,从而增加了未来暴力犯罪的概率。

摘要： 校园欺凌是发生在校园内外、以学生为参与主体的一种攻击 性行为,也是一种最常见的校园暴力。近年来,校园欺凌频发,欺 凌出现低龄化倾向。笔者以所在工作单位小学班为样本,通过问 卷调查、访谈等方式,对小学校园欺凌的现状、原因作出分析,并提 出相应的防范应对策略。

摘要： 曾经有一只胆小猫,被其他猫欺凌时从不敢反抗。有一天,胆小猫又被欺凌了。这时,一只勇敢的猫站了出来,赶走了那群猫霸,救下了它。这只勇敢的猫很开朗,大家都叫它开朗猫,它有很多朋友。胆小猫小声地说:“谢谢你!”

摘要： 校园安全问题一直是社会、学校和家长最关注的问题,然而近年来,随着一系列性质恶劣的校园欺凌事件的曝光,校园欺凌问题日益引起社会的普遍关注。本文在前期研究的基础上进一步完善了校园欺凌的界定,将校园欺凌大体分为直接欺凌和间接欺凌。同时指出了我国在校园欺凌问题上的研究与机制预防较少、立法不健全的问题,进而从国家法律制度完善、校园周边环境治理及家庭法制教育普及等三方面提出相应的预防措施,以期为校园欺凌研究与预防提供理论依据。

摘要： 目的汉化护理教育欺凌行为量表并评价其在中国护生中的信效度。方法经Brislin模式翻译和文化调适形成中文版,对552名护生进行调查检验量表的信效度。结果中文版共18个条目,探索性因子分析提取4个公因子,累积方差贡献率为73.244%;验证性因子分析拟合较好(CFI=0.916,IFI=0.918,RMSEA=0.071);量表内容效度为0.972,各条目内容效度为0.833~1.000;总量表Cronbach′sα系数0.921,折半信度0.956,重测信度0.955。结论中文版护理教育欺凌行为量表具有良好的信效度,适用于测量护生在护理教育中遭受的欺凌行为。

摘要： 描述了允许用户控制和/或限制与该用户的账户相关的其他用户散播内容的技术。例如，可以从第一用户账户接收限制从第二用户账户接收的并具有特征的内容的呈现的请求。可以从第二用户账户接收具有该特征的内容项。呈现内容项的第一表示的第一指令被发送到与第一用户账户相关联的第一计算设备，并且至少部分地基于限制呈现的请求。呈现内容项的第二表示的第二指令被发送到与第二用户账户相关联的第二计算设备，内容项的第二表示不同于内容项的第一表示。

摘要： 一种班级欺凌主客体识别及欺凌发生概率排序的方法，适用于计算机分析领域。通过对反映班级关系的数据进行标准化，以及设定阈值求有向图实现对班级欺凌预警，精准定位欺凌主体、欺凌客体、欺凌关系及欺凌发生的概率排序。本发明的一种班级欺凌主客体识别及欺凌发生概率排序的方法，利用基于阈值的0‑1化方法和图论中的邻接矩阵和数据标准化方法等，提出精准的识别及排序方法，该方法简单实用，为班级欺凌的早发现，早干预提供了一种方法，有助于把欺凌消灭在萌芽状态，避免校园欺凌对学生的心理与身体造成伤害。

摘要： 本发明是一种文本语义及层次结构的社交网络欺凌检测方法，识别的对象是社交网络平台中的网络欺凌言论。本方法主要应用于社交网络欺凌检测领域，其核心是利用深度学习算法建立具有层次结构的社交网络欺凌检测模型，从而应用于社交网络平台中的网络欺凌言论检测。该方法的工作流程为读取大量已知标签的社交网络文本数据构成语料库，使用针对性的GloVe文本词嵌入表示方法将文本内容向量化，通过类循环卷积神经网络捕获文本的语义和上下文依赖特征，最后引入层次注意力网络进行社交网络欺凌检测。本方法设计实现了具有强语义学习能力和上下文关系捕获能力的社交网络文本的层次化检测模型，为跨语言、跨平台社交网络欺凌检测提供了新的解决方法。

摘要： 本申请公开了一种可视化防欺凌系统、方法、设备及介质，涉及语音识别领域，该系统包括：数据存储组件，用于获取并保存预设语音采集装置收集的实时语音数据；数据处理组件，用于获取数据存储组件中收集的实时语音数据，并利用语音识别算法对实时语音数据语音识别，当识别到实时语音数据中的实时语音与预设预警事件成功匹配时，确定当前的目标预警事件以及目标预警事件的预警详细信息；预警可视化组件，用于通过预设数据交互接口获取数据处理组件中生成的所述预警详细信息，并利用WebGL渲染技术将所述预警详细信息进行图形化展示。本发明采用语音识别算法对实时语音进行识别，当触发预设预警事件时，将预警事件的详细信息以3D可视化的形式呈现。

摘要： 一些实施例使用文本及/或图像处理方法确定电子信息传递平台的用户是否受到例如网络欺凌、性诱骗、及身份盗用等的网上威胁。在一些实施例中，电子消息的文本内容经自动采集并聚合成对话。接着，分析对话数据以提取各种威胁指示符。可组合文本分析的结果与作为所述相应对话的部分传输的图像的分析的结果。当检测到威胁时，一些实施例自动发送通知到第三方(例如父母、老师等)。

摘要： 系统和方法通知检测到吸电子烟、吸烟或潜在欺凌。用于通知检测到吸电子烟、吸烟和潜在欺凌的通知系统包括：空气质量传感器，该空气质量传感器被配置为检测空气质量；声音检测器，该声音检测器被配置为检测声音；处理器，该处理器被配置为基于检测到的空气质量或检测到的声音中的至少一个来识别吸电子烟、吸烟或潜在欺凌的异常匹配标志；警报设备，该警报设备被配置为基于识别出的异常匹配标志来提供音频警报或视觉警报中的至少一个；以及一对通信接口，该对通信接口被配置为通信地耦合处理器和警报设备。

摘要： 本申请公开了一种基于校园欺凌的求救信号检测方法、装置及系统，其中，基于校园欺凌的求救信号检测方法，包括：获取样本图像数据；所述样本图像数据包括样本图像帧；对每一所述样本图像帧进行检测，得到人物图像；对所述人物图像进行标识，得到第一图像区域；根据预设的手势识别模型识别所述第一图像区域中的人物手势，输出第一求救概率；若所述第一求救概率大于第一预设概率，识别出所述第一图像区域的人物脸部图像；对所述人物脸部图像进行标识，得到第二图像区域；根据预设的表情识别模型识别所述第二图像区域中的人物脸部表情；根据所述人物脸部表情检测求救信号。本申请的检测方法，响应快，准确度高。

摘要： 本发明提供了一种反欺凌实现方法、系统、智能穿戴设备和存储介质，其方法包括：判断佩戴者是否处于被欺凌状态；若处于被欺凌状态，采集所述佩戴者周围的环境数据；将所述环境数据发送至预设联系人或服务器；其中，所述环境数据包括周围环境的音频数据、图像数据和视频数据中的一种或者多种。本发明实现对欺凌事件的及时通知和取证记录。

摘要： 本发明涉及一种校园学生欺凌行为的识别方法。通过视频检测区域配置模块，检测学生目标，假如有多人聚集场景下，通过识别目标肢体关键点生成一维向量，采用支持向量机模型识别肢体接触动作行为，判断是否存在非正常的肢体接触行为；假如教室内场景下，通过跟踪并发现教室内最少与其他同学接触的学生对象，并分析该学生的表情情绪状况，推断是否存在孤立行为。该方法基于校内视频监控系统，通过直连网络摄像机或网络录像机实现校内欺凌行为的检测和识别，不影响现有视频监控系统运行。方法通用性强，成本低，适用性好。

摘要： 提供一种用于检测欺凌事件的方法。该方法包括：使用自主车辆(AV)上所设置的多个AV传感器来收集该AV和另一车辆之间的相互作用的传感器数据。一旦收集到该传感器数据，将所收集的传感器数据存储在存储器中，并且从该存储器中检索欺凌特征。该方法还包括：经由处理器比较所收集的传感器数据与欺凌特征的属性，以判断是否检测到欺凌事件。在判断为所收集的传感器数据与欺凌特征的属性之间的相似度高于预定阈值的情况下，该方法判断为所收集的传感器数据对应于欺凌事件。响应于该检测，该方法生成针对该欺凌事件的欺凌事件标志。