Integrating Behavioral Economic and Social Network Influences in Understanding Alcohol Misuse in a Diverse Sample of Emerging Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavioral economic alcohol demand is a measure of motivation to consume alcohol and a robust risk factor for alcohol misuse. Social networks that are dense with alcohol are also associated with heavy drinking, but the intersection of these risk factors has not been investigated to date. This study examined these interrelationships with structural equation modeling using cross-sectional data from a diverse community sample of heavy-drinking emerging adults (N = 602). METHODS: Latent variables for alcohol social network, alcohol demand, and alcohol misuse were constructed. Next, relations between the latent variables were examined, including the indirect effect of alcohol demand in the relation between alcohol social network and alcohol misuse. An alternative modeling testing the indirect effect of alcohol social network on the relation between alcohol demand and misuse was also tested. RESULTS: When alone in the model, social network alcohol density significantly predicted alcohol misuse. When alcohol demand was included in the model, social network alcohol density predicted alcohol demand, alcohol demand predicted alcohol misuse, and an indirect effect on alcohol misuse through alcohol demand was present. In the alternative model, an indirect effect was not present between alcohol demand and alcohol misuse by social network alcohol density. Exploratory analyses revealed significant sex, race, and college status differences. CONCLUSIONS: These results suggest that the influence of social network alcohol density on alcohol misuse may be, in part, through variance accounted for by alcohol reinforcing value. Longitudinal testing of this mechanistic pathway is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».