I am what I am: A meta-analysis of the association between substance user identities and substance use-related outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research indicates that a substance user identity (i.e., drinking, smoking, and marijuana identity) is positively correlated with substance use-related outcomes (e.g., frequency, quantity, consequences, and disorder symptoms). The current study aimed to meta-analytically derive single, weighted effect size estimates of the identity-outcome association as well as to examine moderators (e.g., substance use type, explicit/implicit assessment, demographic characteristics, and research design) of this association. METHOD: Random effects meta-analysis was conducted on 70 unique samples that assessed substance user identity and at least one substance use-related outcome (frequency, quantity, consequences, and/or disorder symptoms), and provided the necessary information for effect size calculations. RESULTS: (tobacco or marijuana). In terms of moderators of the identity-outcome association, the link between explicit drinking identity and alcohol use-related outcomes appeared to be stronger in magnitude than the relationship between implicit drinking identity and alcohol use-related outcomes; however, this difference appears to be largely due to the finding that implicit measures have lower reliability. The strongest identity-outcome association was observed among younger individuals. CONCLUSIONS: Substance user identity is clearly an important correlate of substance use-related outcomes and this association is stronger among younger individuals. Additional theoretical, empirical, and intervention research is needed to utilize knowledge gleaned from the current study on the identity-outcome association. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,022 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».