How do mandated college student drinkers characterize binge drinking?
Notice bibliographique
Résumé
Background Within the past 30 days, a quarter of U.S. college students reported binge drinking (i.e., consuming ≥ five drinks (male) or ≥ four drinks (female), in about 2 hours). While scholars have refined binge drinking parameters/definitions over time, determining college students’ personal characterization of binge drinking is important as misperceptions can directly impact students’ alcohol use and associated consequences.Objective This study explored differences in college students’ characterization of binge drinking and the effect of overestimating standardized parameters.Methodology This study was conducted at a large public university in the Southeast U.S. among college students who violated campus alcohol-use policies (n = 816). Respondents anonymously completed measures of alcohol frequency and quantity, and binge drinking characterization. Analyses explored the relationship between binge drinking parameters and personal alcohol use.Results Statistically significant differences existed for alcohol consumption between students who underestimated/accurately characterized binge drinking parameters and those who overestimated. Moreover, students who overestimated participated in binge drinking more frequently (p < .001) and were nearly 3.5 times more likely to binge drink than their counterparts.Conclusions Correcting misperceptions, establishing clear and accurate understandings, and eliminating ambiguity associated with alcohol behaviors and norms should be a priority for college health practitioners and administrators.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».