A Longitudinal Examination of Alcohol Use and Subjective Well-Being in an Undergraduate Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Notwithstanding well-established links between alcohol use and adverse alcohol-related consequences, evidence suggests that alcohol use among university students may also be associated with positive outcomes, including components of subjective well-being, which comprises life satisfaction, positive affect, and negative affect. Further, because alcohol use and consequences are separable factors, both need to be examined simultaneously to gauge the unique predictive role of alcohol use. We report findings from a longitudinal study of university students that addresses these important issues. METHOD: At the end of their first term at university (Time 1), 627 students (15% of all first-year students) completed a paper-and-pencil questionnaire in small group settings. Near the end of their third year (Time 2), 467 of the Time 1 respondents (75% follow-up rate) completed a subsequent survey on-line. The average (SD) longitudinal respondent was 18.83 (0.86) years old at Time 1, and 360 participants were female. RESULTS: In cross-sectional and longitudinal structural equation models, adverse alcohol-related consequences predicted lower subjective well-being (lower life satisfaction, less frequent positive affect, more frequent negative affect). Independent of this effect, greater alcohol use (greater quantity/frequency, more frequent intoxication, heavy episodic drinking) predicted higher subjective well-being, both concurrently and prospectively. CONCLUSIONS: Among these university students, alcohol use was uniquely associated with a more positive sense of well-being. A more comprehensive understanding of the significance of alcohol use among university students requires attending to positive and negative outcomes associated with alcohol use and examining alcohol use and consequences as related but separable factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».