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Enregistrement W2079042803 · doi:10.1037/a0017125

Self-coded indirect memory associations in a brief school-based intervention for substance use suspensions.

2009· article· en· W2079042803 sur OpenAlexafffund
Aarin P. Frigon, Marvin D. Krank

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologySubstance useClinical psychologyCognitionCoding (social sciences)Substance abuseIntervention (counseling)Psychological interventionDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed the concurrent validity of self-generated and self-coded substance use associations for marijuana and alcohol use. Grades seven to twelve students were assessed as part of a brief intervention program in lieu of suspension for substance use infractions in school. During the cognitive assessment, students generated memory associations to probes for high-risk situations and desirable outcomes. Later, the participant rated their responses according to categories including both non-risk and substance use. Three different coding methods were compared: (1) conservative codes using clearly unambiguous responses, (2) liberal scores adding ambiguous, but likely responses, and (3) self-coded. Self-coded scores were higher, had stronger correlations with substance use, and were better predictors of substance use and problems than either conservative or liberal coded scores. These findings suggest that self-coding may be used to improve concurrent validity, decrease ambiguities in coding, and reduce the cost of measuring memory associations. The present method promises a cost effective and valid measure of indirect substance use cognitions that can be readily adapted for interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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