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Enregistrement W4236352586 · doi:10.7895/ijadr.285

The Explanatory Roles of Habit and Intention on Alcohol Consumption by Adults at Home

2021· article· en· W4236352586 sur OpenAlexvenueno aff
D. Yvonne Aplin, Sandra Kuntsche, Megan Cook, Sarah Callinan

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Alcohol and Drug Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFoundation for Alcohol Research and Education
Mots-clésHabitAlcohol consumptionPsychological interventionExcessive alcohol consumptionConsumption (sociology)PsychologyHarmEnvironmental healthAlcoholMedicineSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: The aim of this paper is to investigate the role of intention and habit in predicting adults’ drinking behaviour within the home setting. Measures: A convenience sample of 414 Australians aged between 35 and 60 were recruited through targeted Facebook advertising. Eligibility criteria for study participation included reporting consuming alcohol at least once a week at home. Participants completed self-report measures of alcohol consumption, habit strength regarding home drinking behaviour, and intentions to consume alcohol. Differences in home drinking controlling for age and gender, by level of habit, and intention were examined using ANCOVA. Results: Increases in intention were associated with an increase in home drinking. However, with habit and intention entered in the same model, only habit was a significant predictor of the amount of alcohol consumed in the home. For Australians, habit is a stronger predictor of alcohol consumption than intention. Conclusions: Given that a large proportion of people are doing the majority of their drinking when at home, home-based interventions which target the habitual nature of home consumption may help to reduce consumption and related harm.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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