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Enregistrement W4379880701 · doi:10.1037/bul0000387

The daily association between affect and alcohol use: A meta-analysis of individual participant data.

2023· review· en· W4379880701 sur OpenAlexafffund
Jonas Dora, Marilyn L. Piccirillo, Katherine T. Foster, Kelly Arbeau, Stephen Armeli, Marc Auriacombe, Bruce D. Bartholow, Adriene M. Beltz, Shari M. Blumenstock, Krysten W. Bold, Erin E. Bonar, Abby L. Braitman, Ryan W. Carpenter, Kasey G. Creswell, Tracy De Hart, Robert D. Dvorak, Noah N. Emery, Matthew C. Enkema, Catharine E. Fairbairn, Anne M. Fairlie, Stuart G. Ferguson, Teresa Freire, Fallon R. Goodman, Nisha C. Gottfredson, Max A. Halvorson, Maleeha Haroon, Andrea M. Hussong, Kristina M. Jackson, Tiffany Jenzer, Dominic P. Kelly, Adam M. Kuczynski, Alexis Kuerbis, Christine M. Lee, Melissa Lewis, Ashley N. Linden‐Carmichael, Andrew K. Littlefield, David M. Lydon‐Staley, Jennifer E. Merrill, Robert Miranda, Cynthia D. Mohr, Jennifer P. Read, Clarissa M. E. Richardson, Roisin M. O’Connor, Stephanie S. O’Malley, Lauren M. Papp, Thomas M. Piasecki, Paul Sacco, Nichole M. Scaglione, Fuschia Serre, Julia M. Shadur, Kenneth J. Sher, Yuichi Shoda, Tracy L. Simpson, Michele R. Smith, Angela K. Stevens, Brittany L. Stevenson, Howard Tennen, Michael Todd, Hayley Treloar Padovano, Timothy J. Trull, Jack T. Waddell, Katherine Walukevich‐Dienst, Katie Witkiewitz, Tyler B. Wray, Aidan G.C. Wright, Andrea M. Wycoff, Kevin M. King

Notice bibliographique

RevuePsychological Bulletin · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCarleton UniversityTrinity Western University
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthCentre National de la Recherche ScientifiqueLoyola University ChicagoNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHartford Foundation for Public GivingUniversity of WashingtonCanadian Institutes of Health ResearchJohn A. Hartford FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésAffect (linguistics)Meta-analysisAssociation (psychology)PsychologyAlcoholClinical psychologySocial psychologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 12,394), which used daily and momentary surveys to assess affect and the number of alcoholic drinks consumed. Results indicate that people are not more likely to drink on days they experience high negative affect, but are more likely to drink and drink heavily on days high in positive affect. People self-reporting a motivational tendency to drink-to-cope and drink-to-enhance consumed more alcohol, but not on days they experienced higher negative and positive affect. Results were robust across different operationalizations of affect, study designs, study populations, and individual characteristics. These findings challenge the long-held belief that people drink more alcohol following increases in negative affect. Integrating these findings under different theoretical models and limitations of this field of research, we collectively propose an agenda for future research to explore open questions surrounding affect and alcohol use.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,019
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,681
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations135
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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