Latent Structure of Risk Perception
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Risk-taking behavior affects many aspects of life, including maladaptive behaviors such as illicit substance use, unsafe driving, and risky sexual behavior. Risk-taking has been measured using both self-report measures and behavioral tasks designed for the purpose, but there is little consensus in the associations among measures and our understanding of the latent constructs underlying different forms of risk is limited. In the present study we examined the construct of risk using data from over 1000 young adults who completed measures of risk-taking, including self-reports of perception of risk, propensity to engage in risky behaviors and performance on behavioral tasks designed to measure risk. To examine the latent structure of risk preferences, we conducted a principal component analysis (PCA). The PCA revealed a latent structure of three distinct components of risk-taking behavior: “ Lifestyle Risk Sensitivit y”, “ Financial Risk Sensitivity” , and “ Behavioral Risk Sensitivity”, which consisted only of the Balloon Analogue Risk Task (BART; Lejuez et al., 2002). As expected, risk-taking and perception of risk differed in men and women. Yet, the PCA components were similar in men and women. Future work utilizing additional measures of risk-taking behavior in more heterogeneous samples will help to identify the true biobehavioral constructs underlying these behaviors.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».