What can we learn from the pervasive linkage of impulsivity and addictive behavior?
Notice bibliographique
Résumé
Trait impulsivity is consistently linked with pathological aspects of substance use. This study extends this linkage to an undergraduate population, in which scores on the Barratt Impulsivity scale were found to predict frequent binge drinking and poly-substance use. As the authors note, the acute and chronic effects of alcohol and drugs can promote impulsive behavior by impairing cortical executive functions. In this way, a preexisting tendency to impulsive behavior when coupled with exposure to psychoactive drugs could lead to a vicious cycle of frequent heavy use and a corresponding deterioration in executive functions. The authors observe that their cross-sectional data provide a basis to test this hypothesis in a longitudinal design. The data also raise a number of additional questions. First, what do the findings suggest about the role of screening and especially targeted prevention strategies in post-secondary institutions? More generally, what can we infer from the pervasive linkage of impulsivity and addictive behavior: Could trait impulsivity represent a ‘pro-dromal’ state that mimics the deficits of non-impulsive individuals who have already transitioned to pathological levels of substance use? That is, in a functional sense, are impulsive individuals quasi-addicted from the outset?
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».