Drinking patterns, drinking contexts and alcohol‐related aggression among late adolescent and young adult drinkers
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The main objectives of this study were to determine: (1) the relative roles of heavy episodic drinking (HED), drinking frequency and drinking volume in explaining alcohol-related aggression and (2) whether drinking context variables (i.e. usual drinking locations, typical drinking companions and extent of peer drinking) confound or modify the relationship between HED and alcohol-related aggression or whether they predict alcohol-related aggression independently. DESIGN: A secondary analysis of the US National Longitudinal Survey of Youth was conducted. Alcohol-related aggression (denoted fights after drinking) was measured based on self-reports of arguments or fights that occurred during or after drinking in the previous 12 months. PARTICIPANTS: A composite sample of drinkers, ages 17-21, from the 1994, 1996 and 1998 Young Adult surveys (n = 738) was used. FINDINGS: Frequency of drinking and drinking volume largely confounded the association between HED and fights after drinking. Usually drinking in public locations away from home versus private locations was found to be significantly associated with a greater likelihood of fights after drinking among females. Among males, usual drinking location modified the relationship between drinking frequency and alcohol-related aggression, with the greatest risk of aggression for males who drank frequently and usually drank in public locations away from home. CONCLUSIONS: Programs designed to reduce drinking frequency in this population and to increase the safety of drinking locations in public places away from home may prove to be beneficial in reducing alcohol-related aggression.
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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 ».