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Enregistrement W2032221574 · doi:10.7895/ijadr.v1i1.37

Distress and drinking: Cross-cultural connections and contexts

2013· article· en· W2032221574 sur OpenAlexfundvenueno aff
Richard W. Wilsnack, Arlinda F. Kristjanson, Sharon C. Wilsnack, Perry W. Benson

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Alcohol and Drug Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchGeneralitat ValencianaPan American Health OrganizationFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloXunta de GaliciaUniversity of the West of EnglandWorld Health OrganizationAarhus UniversitetEuropean CommissionNational Institutes of HealthCentre for Addiction and Mental HealthJapan Society for the Promotion of ScienceNational Health and Medical Research CouncilBundesministerium für Gesundheit
Mots-clésDistressPsychologySituational ethicsInterpersonal communicationMultilevel modelMental distressMental healthClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wilsnack, R., Kristjanson, A. F., Wilsnack, S. C. & Benson, P. W. (2012). Distress and drinking: Cross-cultural connections and contexts. International Journal of Alcohol and Drug Research, 1(1), 79-94. doi: 10.7895/ijadr.v1i1.37 (http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v1i1.37)Aims: Research on how distress is related to drinking has paid relatively little attention to gender and to cultural differences. This study examines how distress is associated with men’s and women’s drinking cross-culturally.Design: Cross-sectional survey.Setting/Participants: Surveys of 30,728 women and 24,204 men in 22 countries of the GENACIS project (Gender, Alcohol and Culture: An International Study) provided data on how women’s and men’s mental, interpersonal and work-situational distress are related to their drinking patterns.Measurements: Analyses examined correlations within surveys, and used hierarchical linear modeling (HLM) to take into account economic development, abstinence rates and distress levels in the populations surveyed.Findings: We found few associations of drinking patterns with reported stressful work situations. Mental and interpersonal distress had more frequent but geographically scattered associations with men’s and women’s drinking, particularly with quantities consumed. HLM analyses confirmed cross-culturally that drinking tended to increase with psychological and interpersonal distress, but the societal-level variables had few effects.Conclusions: Distress measures in GENACIS surveys were positively though not powerfully associated with both women's and men's drinking cross-culturally, associations not attributable to societal-level characteristics. The findings indicate a need for better cross-cultural information about the processes by which distress may lead to heavier drinking.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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