Associations of personality and substance use
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Substance use, for the purpose of this study, has been defined as the non-medical use of substances (tobacco, alcohol, cannabis, cocaine, amphetamines-type stimulants, inhalants, sedatives or sleeping pills, hallucinogens, and opioids). Although there are several personality theories as to why individuals engage in substance use, there has yet to be a study conducted looking at correlations between substance use and the HEXACO model of personality. Previous research has indicated associations between substance use and personality, such as cocaine use being correlated with Extraversion and Openness to Experiences. It has also been shown that an individuals’ confidence in recovery rate correlated with higher scores in Agreeableness, Extraversion, and Conscientiousness. However, these previous studies used inconsistent and outdated personality measurements and definitions of substance use. Our study examines whether or not certain personality traits are associated with substance of choice. We used various social media outlets to administer the HEXACO Personality Inventory, a modified version of ASSIST, and the PHQ-9 on a sample of 291 individuals. Participants ranged in age from 17 to 64 and lived across North America. Along with correlating personality traits and substances, this study looked to measure personality traits in relation to seeking treatment. Results indicated statistical significance between individuals who used the same substances with Honesty/Humility and Conscientiousness, and no statistically significant correlations with treatment and personality traits. Although research in this field is not relatively new, it is important to replicate studies with up-to-date measurements in order to gain the most accurate measurement of possible correlations. * Indicates faculty mentor
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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 | 0,000 | 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 découle