Personality differences between users of wine, beer and spirits in a community sample: the Winnipeg Health and Drinking Survey.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To date there are many studies describing the protective and risk factors associated with alcohol consumption and cardiovascular health (the U- or J-shaped curve). These studies have only accounted for part of the effects. One hypothesis is that personality differences may account for some of the unexplained variance. It is also unclear if wine, beer and distilled spirits have equivalent effects on health. The purpose of this study is to describe the differences in personality among users of wine, beer and spirits. METHOD: Data were from a community sample of 1,257 men and women in Winnipeg, Manitoba, Canada, that was first enrolled in 1989-90. We examined and compared the demographic and personality characteristics of wine, beer and spirits drinkers in this sample. RESULTS: The groups differed significantly on the dimensions of extraversion, psychoticism and reducer-augmenter in univariate tests. In multivariate models, for the total sample and for females, predominant drinking of wine was associated with low scores on the Vando scale (augmenters). Higher consumption of beer among males was associated with higher levels of neuroticism. CONCLUSIONS: In these instances, personality does contribute to the characterization of groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».