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Enregistrement W2911443963 · doi:10.7870/cjcmh-2018-012

The Development and Psychometric Testing of a Substance Use Wellness Tool

2018· article· en· W2911443963 sur OpenAlexafffundvenue
Shu‐Ping Chen, Heather Stuart, Terry Krupa, Keith S. Dobson, Sherry H. Stewart

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesMovember CanadaMovember Foundation
Mots-clésCronbach's alphaPsychometric testingExploratory factor analysisConfirmatory factor analysisPsychologySubstance useConstruct validityClinical psychologyPsychometricsConvergent validitySubstance misuseApplied psychologyPsychiatryStructural equation modelingMental healthInternal consistencyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the development and psychometric testing of the Substance Use Wellness Tool, created to help raise awareness about alcohol and other substance misuse among university undergraduates. The tool is a self- and peer-reflection guide that students can use to monitor and alter their patterns of substance use. Exploratory and confirmatory factor analysis showed that the tool was unidimensional and that all 13 assessed domains were important. Cronbach’s alpha indicated the tool was highly reliable. Construct (convergent) validity for alcohol use with the 10-item AUDIT was also good, with strong correlations overall and within subgroups defined by gender, year of study, and university site.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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