Normative misperceptions about alcohol use in the general population of drinkers: A cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Underestimating one's own alcohol consumption relative to others ('normative misperception') has been documented in some college student and heavy-alcohol using samples, and may contribute to excessive drinking. This study aimed to assess how far this phenomenon extends to alcohol users more generally in four English-speaking countries and if associations with socio-demographic and drinking variables exist. METHODS: A cross-sectional online global survey (Global Drugs Survey-2012) was completed by 9820 people aged 18+ from Australia, Canada, the UK and US who had consumed alcohol in the last year. The survey included the AUDIT questionnaire (which assessed alcohol consumption, harmful drinking and alcohol dependence), socio-demographic assessment and a question assessing beliefs about how one's drinking compares with others. Associations were analysed by linear regression models. RESULTS: Underestimation of own alcohol use relative to others occurred in 46.9% (95% CI: 45.9%, 47.9%) of respondents. 25.4% of participants at risk of alcohol dependence and 36.6% of harmful alcohol users believed their drinking to be average or less. Underestimation was more likely among those who were: younger (16-24; p<0.003), male (p<0.001), from the UK (versus US; p<0.001), less well educated (p=0.003), white (p=0.035), and unemployed (versus employed; p<0.001). CONCLUSIONS: Underestimating one's own alcohol consumption relative to other drinkers is common in Australia, Canada, the UK and US, with a substantial minority of harmful drinkers believing their consumption to be at or below average. This normative misperception is greater in those who are younger, male, less well educated, unemployed, white, from the UK and high-risk drinkers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».