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Enregistrement W4380291494 · doi:10.1080/00224545.2023.2219384

Under the Influence: How Viewing Extreme Partying and Drinking on Social Media Shapes Group Perceptions

2023· article· en· W4380291494 sur OpenAlexaff
J K Davis, Serge Desmarais, Benjamin Giguère

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Social Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativePsychologySocial psychologyPsychological interventionAlcohol consumptionPerceptionSocial mediaIngroups and outgroupsConsumption (sociology)Developmental psychologyAlcoholSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social media use is omnipresent among college students. The current study investigated how exposure to student risk-taking forms of alcohol use on social media shapes the perceptions of the prototypical student and drinking norms among students. A 2020, three time-point experiment was conducted that measured 208 (M age = 18.85, SD = 1.94; 160 female) participant's partying/drinking prototypes along with their perceived normative support of alcohol consumption. At Time 2, participants were randomly assigned to one of the four conditions, three video conditions and one non-video condition, with one video condition displaying risk-taking drinking behavior. A Mixed ANOVA revealed that within the risk-taking drinking condition, participants used more pro-alcohol words to describe the typical ingroup member and perceived an increase in normative support of alcohol consumption. Implications of this study suggest that risk-taking content from social media may pose barriers to developing social norms interventions to address problematic college student drinking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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