Predictive utility of the NEO-FFI for later substance experiences among 16-year-old adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The onset of substance use mostly occurs during adolescence. The aim of the present study is to investigate the relevance of personality on the basis of the NEO-Five-Factor Inventory (NEO-FFI) to future experiences with tobacco, alcohol and cannabis. The test data were derived from the baseline assessment and first follow-up of the IMAGEN study, a European multicenter and multidisciplinary research project on adolescent mental health. In the present study 1004 participants were tested. The characterization of personality was conducted with the NEO-FFI at the age of 14 (T1). The data on substance use were collected with the European School Survey Project on Alcohol and Other Drugs (ESPAD) questionnaire at the age of 16 (T2). For the statistical analysis, t-tests and univariate analyses of variance were performed. The scores of Conscientiousness at T1 were significantly lower for adolescents with tobacco, alcohol and cannabis experiences at T2. We found lower scores of Agreeableness at T1 in participants with tobacco and cannabis use at T2. Extraversion at T1 was significantly higher for adolescents with smoking experiences at T2. No significant associations between Neuroticism or Openness and future substance use were observed. Low scores of Conscientiousness and Agreeableness seem to have the greatest value for a prediction of later experiences with substance use. As the present study is the first one to examine the predictive value of the NEO-FFI for future substance use in an adolescent sample, further studies are necessary to enable a better applicability in a clinical context.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».