CORRELATES OF BINGE DRINKING IN A SAMPLE OF CANADIAN UNIVERSITY STUDENTS
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of recent research exploring the differences between binge and non-binge drinkers among Canadian university students. The current study aims to address this gap in the literature through an exploratory statistical analysis. Univariate, bivariate, and multivariate (logistic regression) analyses were employed to identify the prevalence of binge drinking, as well as its various sociodemographic, behavioural, and mental health correlates. A large majority (83.1%) of the 507 respondents reported consuming alcohol in the previous 12 months; of these, 69.7% (67.0% of males, 70.9% of females) reported engaging in binge drinking (5 drinks in one session for males, 4 for females) at least once in the previous 30 days. Although there was no significant gender difference in the prevalence of binge drinking, there were several gender differences among the correlates. Compared to non-binge drinkers, male binge drinkers reported greater life satisfaction, and greater probability of smoking cigarettes and engaging in risky sex, while females reported greater impulsivity and lower religiosity. As expected, binge drinkers experienced more adverse consequences from alcohol consumption than did non-binge drinkers, but unexpectedly did not differ significantly in mental health and wellbeing. Limitations of the present study and future research directions are discussed with a view to improving our understanding of risk and protective factors related to unhealthy alcohol consumption among university students in Canada and abroad.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».