Cumulative Violence Exposure and Alcohol Use Among College Students: Adverse Childhood Experiences and Dating Violence
Notice bibliographique
Résumé
Multiple types of childhood adversities are risk factors for dating violence among college-age youth and in turn, dating violence is associated with alcohol use. This work quantitatively examines associations of childhood adversity and dating violence with alcohol use among college students using a cumulative stress approach. Multi-campus surveys were collected from March to December 2016 in four universities across the United States and Canada ( n = 3,710). Latent class analysis identified patterns of childhood adversity and dating violence. Regression analyses investigated the associations of latent class patterns with past year number of drinks, alcohol use frequency, and problematic drinking. Latent class analysis produced seven classes: “low violence exposure” (18.5%), “predominantly peer violence” (28.9%), “peer violence and psychological child abuse” (10.8%), “peer and parental domestic violence” (9.9%), “peer and psychological dating violence” (17%), “peer and dating violence” (6.6%), and “childhood adversity and psychological dating violence” (8.3%). Compared to the “low violence exposure” group, “peer and psychological dating violence” ( B = .114, p < .05), “peer and dating violence” ( B = .143, p < .05), and “childhood adversity and psychological dating violence” ( B = .183, p < .001) groups were significantly associated with problematic drinking. Results highlight how childhood adversity and dating violence contribute to problematic alcohol use, suggesting interventions that address both childhood adversity and dating violence may be most effective at reducing alcohol misuse among college students.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».