Dyadic conflict, drinking to cope, and alcohol-related problems: A psychometric study and longitudinal actor–partner interdependence model.
Notice bibliographique
Résumé
The motivational model of alcohol use posits that individuals may consume alcohol to cope with negative affect. Conflict with others is a strong predictor of coping motives, which in turn predict alcohol-related problems. Two studies examined links between conflict, coping motives, and alcohol-related problems in emerging adult romantic dyads. It was hypothesized that the association between conflict and alcohol-related problems would be mediated by coping-depression and coping-anxiety motives. It was also hypothesized that this would be true for actor (i.e., how individual factors influence individual behaviors) and partner effects (i.e., how partner factors influence individual behaviors) and at the between- (i.e., does not vary over the study period) and within-subjects (i.e., varies over the study period) levels. Both studies examined participants currently in a romantic relationship who consumed ≥12 alcoholic drinks in the past year. Study 1 was cross-sectional using university students (N = 130 students; 86.9% female; M = 21.02 years old, SD = 3.43). Study 2 used a 4-wave, 4-week longitudinal design with romantic dyads (N = 100 dyads; 89% heterosexual; M = 22.13 years old, SD = 5.67). In Study 2, coping-depression motives emerged as the strongest mediator of the conflict-alcohol-related problems association, and findings held for actor effects but not partner effects. Supplemental analyses revealed that this mediational pathway only held among women. Within any given week, alcohol-related problems changed systematically in the same direction between romantic partners. Interventions may wish to target coping-depression drinking motives within couples in response to conflict to reduce alcohol-related problems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».