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Enregistrement W3164899792 · doi:10.1097/jan.0000000000000400

Frequency of Binge Drinking and Perception of Peer Alcohol Use

2021· article· en· W3164899792 sur OpenAlexaff
Michael Jonas Lee, Kara Schick‐Makaroff, Diane Kunyk

Notice bibliographique

RevueJournal of Addictions Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaRoyal Alexandra Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinge drinkingPerceptionAlcoholPsychologyAlcohol consumptionPeer groupPeer reviewUnit of alcoholEnvironmental healthClinical psychologyHuman factors and ergonomicsSocial psychologyPoison controlMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: College and university student binge drinking is a critical health issue, and studies demonstrate students perceive high rates of drinking among their peers. High alcohol consumption and binge drinking are normalized throughout college and university, and there are gross misperceptions of perceived alcohol use among peers. The purpose of our study was to examine differences in perceptions of peer alcohol use after grouping students based on their frequency of binge drinking over a 2-week period. METHODS: A one-way analysis of variance test was used to compare the differences in the perception of peer alcohol use after grouping students by their frequency of binge drinking. RESULTS: Students who binge drink have significantly higher perceptions of peer alcohol use than their non-binge-drinking and abstaining peers. CONCLUSIONS: These findings provide direction toward the feasibility of using perceptions of peer alcohol use to identify at-risk students to curtail dangerous drinking behavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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