University students and alchol use: a positive deviance perspective
Notice bibliographique
Résumé
Dangerous alcohol consumption among university students continues to be a major issue in Canada. Numerous studies, focusing on high-risk alcohol consumers, have explored potential variables to explain this behaviour. Positive deviance (PD) offers an alternative framework, one that looks to members of the at-risk group whom manage to demonstrate behaviours that are more functional and healthy as compared to the more typical 'deviant' behaviour. This study examines whether variables identified in the sexual health and delinquency PD literature (e.g., perceived self-efficacy) would predict responsible alcohol consumption among university students. Three categories of students were surveyed: current alcohol abstainers (n=89), responsible drinkers (n=115), and binge drinkers (n=217) using a convenience sampling strategy at an Atlantic Canadian university. Results from our multinomial logistic regression were supported (X²=246.78, df=18, p<.001), with several of our predictor variables significantly predicting group membership. While the model classification accuracy rate (i.e., 66.0%) exceeded the proportional by chance accuracy rate (i.e., 38.4%), providing further support for the model, the model itself best predicted binge drinker membership over the other two groups. Practice and future research implications are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».