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Enregistrement W4322207913 · doi:10.1080/23311908.2023.2180872

Self-efficacy and alcohol consumption: Are efficacy measures confounded with motivation?

2023· article· en· W4322207913 sur OpenAlexaff
Tom St Quinton, Ben Morris, Alexander Lithopoulos, Paul Norman, Mark Conner, Ryan E. Rhodes

Notice bibliographique

RevueCogent Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVignetteSelf-efficacyPsychologyClinical psychologyAlcohol consumptionSocial psychologyAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has suggested self-efficacy measures (i.e., I can) are confounded with motivation (i.e., I will). The study tested whether two measurement conditions can disentangle motivation from self-efficacy in relation to alcohol consumption. Specifically, the study compared a standard self-efficacy measurement condition with a motivation held constant (i.e., including “If I really wanted to” in self-efficacy measures) and a vignette condition (i.e., clarifying the definition of “can” before self-efficacy measurements). A randomized posttest-only design was used. A sample of 259 university students were allocated to one of three conditions (standard; motivation held constant; vignette) and completed measures of self-efficacy and alcohol consumption. Greater self-efficacy towards both consuming and refraining from alcohol was found in the vignette (d = 0.58 & 0.74) and motivation held constant (d = 0.34 & 0.58) conditions. Heavy drinkers in the vignette (d = 1.48) and motivation held constant (d = 0.93) conditions reported greater self-efficacy for refraining from alcohol than the standard condition. Self-efficacy towards refraining from alcohol in the standard condition (r = −.55) was more highly correlated with alcohol behaviour than self-efficacy in the vignette condition (r = −.06). The study adds to the evidence that standard measures of self-efficacy are confounded with motivation. Providing a vignette clarifying the meaning of self-efficacy and including “If I really wanted to” in self-efficacy measures can overcome self-efficacy confounding.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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