Enhancement motives moderate the relationship between high‐arousal positive moods and drinking quantity: Evidence from a 22‐day experience sampling study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Individuals who consume alcohol may be distinguished by their drinking motives. Enhancement motives involve drinking to enhance positive moods. Research on the moderating effect of enhancement motives on the within-person relation between daily positive mood and drinking has not differentiated between high- (e.g. hyper) and low-arousal (e.g. cheerful) positive moods. The present study addressed this limitation. We hypothesised that enhancement motives would positively moderate the relationship between mid-afternoon high-arousal positive mood and evening drinking. DESIGN AND METHODS: Using a palm pilot-based experience sampling design, 143 undergraduate drinkers answered daily surveys assessing positive mood (mid-afternoon) and drinks (evening) for 22 consecutive days. RESULTS: As hypothesised, enhancement motives strengthened the relation between high-arousal positive moods and drinking. Upon closer examination, the mood-drinking slope for those high in enhancement motives was unexpectedly flat, whereas the mood-drinking slope for those low in enhancement motives was negative. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: We demonstrated that high enhancement-motivated drinkers exhibit a high, stable drinking level, regardless of the intensity of their high-arousal positive mood. In contrast, low enhancement-motivated drinkers decrease their drinking when in a high-arousal positive mood state. Clinicians may be able to help reduce heavy alcohol consumption in enhancement-motivated drinkers by teaching them to reduce their drinking when in a high-arousal positive mood state.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».