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Enregistrement W2921325378 · doi:10.1037/adb0000459

Drinking motives and drinking behaviors in romantic couples: A longitudinal actor-partner interdependence model.

2019· article· en· W2921325378 sur OpenAlexfundno aff
Ivy‐Lee L. Kehayes, Sean P. Mackinnon, Simon Sherry, Kenneth E. Leonard, Sherry H. Stewart

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie University
Mots-clésPsychologyPartner effectsDyadSocial psychologyRomanceHeavy drinkingCoping (psychology)Developmental psychologyBinge drinkingStructural equation modelingAlcohol consumptionInterpersonal communicationMultilevel modelAlcohol abuseInterpersonal relationshipPoison controlSuicide preventionClinical psychologyAlcoholEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 2.4). Actor-partner interdependence models using multilevel path-analysis with indistinguishable dyads were conducted, with each motive predicting drinking quantity and frequency. There were significant actor effects for social and enhancement motives; moreover, changes in a partner's enhancement and social motives predicted change in the individual's drinking quantity during any given week, but only averaged partners' enhancement motives predicted the individual's drinking frequency. Coping-with-anxiety motives had significant actor effects when predicting averaged quantity and frequency; moreover, changes in partners' coping-with-anxiety motives predicted changes in drinking quantity. Enhancement and social motives of the partner influenced the drinking quantity and frequency of the actor by way of influencing the actor's enhancement and social motives. Intervention efforts targeting both members of a romantic dyad on their reasons for drinking should be tested for preventing escalations in either member's drinking behavior. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,374 · 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.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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