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Enregistrement W2899266889 · doi:10.1123/jcsp.2018-0058

Test-Retest Reliability of the 7-Factor Motives for Playing Drinking Games Scale and its Associations With Drinking Game Behaviors Among Female College Athletes

2018· article· en· W2899266889 sur OpenAlexaff
Byron L. Zamboanga, Nathan T. Kearns, Janine V. Olthuis, Heidemarie Blumenthal, Renee M. Cloutier

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sport Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAthletesConformityTest (biology)BoredomReliability (semiconductor)Clinical psychologyDevelopmental psychologyScale (ratio)Consumption (sociology)Alcohol consumptionSocial psychologyPhysical therapyAlcoholMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drinking games (DGs) participation is prevalent among college-attending emerging adults. Research also suggests that student-athletes play DGs more frequently than non student-athletes, but what motivates student-athletes to participate in DGs is not well understood. Using data from a larger longitudinal study with Division III female athletes, we examined the test-retest reliability and minimal detectable change of the revised 7-factor Motives for Playing Drinking Games (MPDG) measure, and explored how its subscales were related to DGs behavior across two annual timepoints ( n = 49). Results indicated that the MPDG shows adequate test-retest reliability over a one year period among student-athletes. Controlling for age and general alcohol consumption, conformity motives were positively associated with DG consumption at timepoint 1, whereas the DG motives of enhancement/thrills and boredom were positively related to DG consumption at timepoint 2. Implications for future research directions on motives for playing DGs and DGs behavior among student-athletes are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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