Adult’s Stress Response, Stress Coping Style, Alcohol and Gambling Problems According to the Demographic Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
본 연구는 성인의 일반적 특성에 따라 스트레스 반응, 스트레스 대처방식, 음주문제 그리고 도박문제에 대한 관련성을 알아보고자 진행하였다. 연구 대상은 인터넷 URL로 배포된 불특정 다수 191명을 대상으로 실시하였다. 조사 기간은 2017년 08월 10일∼08월 20일까지이고, 조사 도구는 AUDIT-K, Stress Response Inventory, The Way of coping checklist, Canadian Problem Gambling Index, CPGI를 사용하였다. 자료 분석은 기술 통계, t-test, person correlation coefficient, Spearman's rank correlation analysis를 실시하였다. 연구 결과 일반적 특성에 따른 스트레스 반응에서 미혼의 경우 신체화 증상(p<.05)과 좌절증상(p<.05)이 높게 나타났다. 첫 음주는 18세경에 시작을 하였고, 음주상황에서 사회에 모임이있을 때가 117명(68.0%)으로 가장 많았으며, AUDIT 측정 결과 성별(p<.05)과 직업(p<.05)에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 도박 양상에서 도박을 알게 된 시기는 초등학교가로 나타났고, 재미로 하는 경우가 많았다. 도박의 종류로는 로또 복권을 가장 선호하였고 일반적 특성에 따른 도박양상에는 차이가없었다(p>.05). 각 변수 간 상관관계에서는 스트레스 반응의 하위변수 간에는 양의 상관관계를 보이고 있고, 스트레스 반응과 스트레스 대처방식의 하위변수 중 능동적 대처 간에는 음의 상관관계를나타내고 있다. AUDIT 결과 스트레스 반응의 공격성, 피로와 스트레스 대처방식에서 능동적인 변수와 음의 상관관계를 보였고, GPGI 결과의 경우 스트레스 반응의 분노와 스트레스대처방식에서의 수동적 신비적변수와 음의 상관관계 보였다. 이상의 연구결과를 통해 미혼과직업이 없을 때가 스트레스 반응에 영향을 주는 것을 알게 되었다. 그리고 음주의 경우 여성의 음주의 증가가 두드러지게 관찰되었다는 점을 통해 여성음주문제에 대한 개입과 도박문제에 있어서는 조기접근에 따른 적극적인 개입과 스트레스 상황을 관리하는 프로그램에서는 능동적인 방식 즉, 문제해결의 적극적인 방식의 전략이 필요함을 알게 되었다.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».