Development of Brief Alcohol and Cannabis Motives Measures: Psychometric Evaluation Using Expert Feedback and Longitudinal Methods
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Alcohol and cannabis use motives are often studied as contributors to risky substance use patterns. While various measures for capturing such motives exist, most contain 20+ items, which render their inclusion in certain research designs (e.g., daily diary) or with certain populations (e.g., polysubstance users) unfeasible. We sought to generate and validate six-item measures of cannabis and alcohol motives from existing measures, the Marijuana Motives Measure (MMM) and the Modified Drinking Motives Questionnaire-Revised (MDMQ-R). Methods: In Study 1, items were generated, feedback from 33 content-domain experts was obtained, and item revisions were made. In Study 2, the finalized brief cannabis and alcohol motives measures, along with the MMM, MDMQ-R, and substance-related measures, were administered to 176 emerging adult cannabis and alcohol users (71.6% female) at two timepoints, two months apart. Participants were recruited through a participant pool. Results: Study 1 experts indicated satisfactory ratings of face and content validity. Expert feedback was used to revise three items. Study 2 results suggest test-retest reliabilities for the single-item forms (r = .34 to .60) were similar to those obtained with full motives measures (r = .39 to .67). Validity was acceptable-to-excellent in that brief and full-length measures were significantly intercorrelated (r = .40 to .83). The brief and full-length measures had similar concurrent and predictive relationships for cannabis and alcohol quantity x frequency (coping-with-anxiety for cannabis and enhancement for alcohol) and problems (coping-with-depression), respectively. Conclusions: The brief measures represent psychometrically-sound measures of cannabis and alcohol use motives with substantially less participant burden than the MMM and MDMQ-R.
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 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 | 0,050 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».