Adaptation to the Spanish population of the Substance Use Risk Profile Scale (SURPS) and psychometric properties
Notice bibliographique
Résumé
The identification of different personality risk profiles for substance misuse is useful in preventing substance-related problems. This study aims to test the psychometric properties of a new version of the Substance Use Risk Profile Scale (SURPS) for Spanish college students. Cross-sectional study with 455 undergraduate students from four Spanish universities. A new version of the SURPS, adapted to the Spanish population, was administered with the Beck Hopelessness Scale, the UPPS-P Impulsive Behavior Scale, the State-Trait Anxiety Inventory (STAI) and the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT). Internal consistency reliability ranged between 0.652 and 0.806 for the four SURPS subscales, while reliability estimated by split-half coefficients varied from 0.686 to 0.829. The estimated test-retest reliability ranged between 0.733 and 0.868. The expected four-factor structure of the original scale was replicated. As evidence of convergent validity, we found that the SURPS subscales were significantly associated with other conceptually-relevant personality scales and significantly associated with alcohol use measures in theoretically-expected ways. This SURPS version may be a useful instrument for measuring personality traits related to vulnerability to substance use and misuse when targeting personality with preventive interventions.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».