Gender Differences in Mindfulness, Self-Compassion, and Drinking to Cope in Undergraduates with Problematic Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Undergraduate students show the highest rates of problematic alcohol consumption compared to any other non-clinical category of individuals, and coping-motivated drinking has been consistently shown to be the most problematic. The present study examines associations between mindfulness facets, self-compassion, and coping-motivated drinking, and how these associations differ by gender. Undergraduate problematic drinkers (N = 146) completed self-report measures assessing their motives for drinking (coping-depression, coping-anxiety, enhancement, social, conformity) and levels of dispositional mindfulness (observing, describing, acting with awareness, non-judging, non-reactivity) and self-compassion. Regression analyses revealed that for both genders, mindfulness facets and self-compassion were statistically significantly negatively associated with coping-depression, but not coping-anxiety. Non-judging was uniquely associated with coping-depression in women, but in men, non-reactivity was the sole unique association. Unexpectedly, describing was negatively associated with conformity-motivated drinking in women. Mindfulness and self-compassion based programs for undergraduate problematic drinkers may be most effective if they target students who drink to cope with depression and emphasize different skills depending on the student’s gender.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».