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Enregistrement W3202140761 · doi:10.1123/jcsp.2020-0062

Alcohol and Athletics: A Study of Canadian Student-Athlete Risk

2021· article· en· W3202140761 sur OpenAlexaffabout
Siobhan K. Fitzpatrick, Janine V. Olthuis

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sport Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialAthletesBinge drinkingPsychologyAlcohol consumptionClinical psychologyAlcoholHuman factors and ergonomicsEnvironmental healthPoison controlPhysical therapyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

American student-athletes (SAs) are at heightened risk for hazardous alcohol consumption compared with their nonathlete peers. However, little is known about this risk or the influence of psychosocial predictors on drinking behavior among Canadian SAs. This study compared rates of alcohol use across Canadian SAs and nonathletes and investigated whether the use of athlete-specific psychosocial predictors can improve the prediction of alcohol use outcomes in SAs. Participants (179 varsity athletes and 366 nonathletes) completed anonymous self-report questionnaires. Results suggest that Canadian athletes are at a heightened risk for experiencing alcohol-related problems compared with nonathletes, with general psychosocial predictors explaining the majority of variance in SA alcohol use. However, and quite notably, athlete-specific positive reinforcement motives predicted SA binge drinking. This research provides some of the first evidence of drinking-related problems among Canadian SAs and supports the potential use of preventative efforts to help SAs develop safe strategies for alcohol use.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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