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Enregistrement W2064847926 · doi:10.3109/14659891.2012.663452

How do drug and alcohol use relate to parental bonding and risk perception in university students?

2012· article· en· W2064847926 sur OpenAlexafffundabout
Tomas Jurcik, Richard Moulding, Emma Naujokaitis

Notice bibliographique

RevueJournal of Substance Use · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseMcGill University
Mots-clésPerceptionPsychologyCannabisResidenceIllicit drugSubstance useRisk perceptionAlcoholDevelopmental psychologyDrugEnvironmental healthClinical psychologyMedicineDemographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol and drug use are major health concerns on university and college campuses. It has previously been found that parental rearing patterns are related to the frequency of substance use. Further, perceptions that drug use is dangerous have been found to be related to less substance use. However, little research has directly examined the impact of parental rearing patterns on substance use by university students, and no research has examined the effects of both risk perception and parenting on substance use. Therefore, this research surveyed the frequency and extent of alcohol, cigarette and illicit drug use by students (N = 336) at a Canadian university residence, classes and health services and examined the relationship between the results with parental bonding and risk perception. It was found that “affectionless control” parenting patterns in the mother, but not the father, were related to greater drinking and drinking problems and to the use of illicit substances. Lower perceptions of risk were related to greater use of alcohol, cigarettes, cannabis and other illicit substances. Unexpectedly, there was little relationship between parental rearing and risk perceptions, suggesting that there are other avenues whereby parenting leads to greater alcohol use. Implications are discussed.

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)0,002
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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