Accessibility of alcohol expectancies from memory: impact of mood and motives in college student drinkers.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It has been hypothesized that alcohol outcome expectancies (AOEs) exist within an associative memory network and that their accessibility is facilitated in the presence of alcohol-related cues. The purpose of the present study was to examine whether the accessibility of specific AOEs varies as a function of mood state and gender and to determine whether this relationship is moderated by affect-related drinking motives. METHOD: Undergraduate students (N = 302) were randomly assigned to one of three conditions (i.e., positive, negative and neutral mood). Mood states were achieved using musical mood-induction procedures. Postmood-induction AOEs, obtained using self-generation, were classified into five expectancy categories: social/ situational enhancement (SSE), positive emotional functioning (PEF), relaxation/tension reduction (RTR), physical/pharmacological effects (PPE) and miscellaneous (MISC). RESULTS: Logistic regression analyses revealed that SSE and RTR expectancies were differentially accessible across mood conditions. SSE expectancies were most highly accessible to participants in a positive mood, and RTR expectancies were most highly accessible to participants in a relatively neutral mood. Although drinking motives did not moderate the AOE-mood relationship, they emerged as significant predictors of SSE and RTR expectancies. The accessibility of specific AOEs differed among men and women. CONCLUSIONS: The findings suggest that mood serves as an implicit prime for the accessibility of specific AOEs. The implications of these findings for research concerning memory-based, cognitive-affective expectancy networks 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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».