Study protocol: Social Health Impact of Network Effects (SHINE) Study
Notice bibliographique
Résumé
Humans are a fundamentally social species whose well-being depends on how we connect with and relate to one another. As such, scientific understanding of factors that promote health and well-being requires insight into causal factors present at multiple levels of analysis, ranging from brain networks that dynamically reconfigure across situations to social networks that allow behaviors to spread from person to person. The Social Health Impacts of Network Effects (SHINE) study takes a multilevel approach to investigate how interactions between the mind, brain, and community give rise to well-being. The SHINE protocol assesses multiple health and psychological variables, with particular emphasis on alcohol use, how alcohol-related behavior can be modified via self-regulation, and how thoughts, feelings, and behaviors unfold in the context of social networks. An overarching aim is to derive generalizable principles about relationships that promote well-being by applying multilayer mathematical models and explanatory approaches such as network control theory. The SHINE study includes data from 711 college students recruited from social groups at two universities in the northeastern United States of America, prior to and during the COVID-19 pandemic. Participants completed at least one of the following study components: baseline self-reported questionnaires and social network characterization, self-regulation intervention assignment (mindful attention or perspective taking), functional and structural neuroimaging, ecological momentary assessment, and longitudinal follow-ups including questionnaires and social network characterization. The SHINE dataset enables integration across modalities, levels of analysis, and timescales to understand young adults’ well-being and health-related decision making. Our goal is to further our understanding of how individuals can change their thoughts, feelings, and behaviors, and of how these changes unfold in the context of social networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 tête enseignante, 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 ».