Coping-anxiety and coping-depression motives predict different daily mood-drinking relationships.
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with different drinking motives show distinctive patterns of alcohol use and problems. Drinking to cope, or endorsing strong coping motives for alcohol use, has been shown to be particularly hazardous. It is important to determine the unique triggers associated with coping drinking. One limitation of past research has been the failure to contend with the complexities inherent in coping motives. Using the Modified Drinking Motives Questionnaire-Revised (Grant, Stewart, O'Connor, Blackwell, & Conrod, 2007), which separates coping-anxiety and coping-depression motives, we investigated whether these motives moderated relationships between daily mood and subsequent drinking (statistically controlling for sex, baseline anxious and depressive symptomatology, initial alcohol problems, and additional drinking motives). College students (N=146) provided daily reports of mood and alcohol consumption online for 3 weeks. Multilevel modeling analyses revealed that, as hypothesized, stronger initial coping-depression motives predicted higher daily depressed mood-alcohol consumption slopes. Also consistent with expectation, stronger initial coping-anxiety motives predicted higher anxious mood-alcohol consumption slopes. We discuss how this identification of the unique mood triggers associated with each type of coping drinking motive can provide the basis for targeted interventions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».