Drinking to Cope Mediates the Association between Dyadic Conflict and Drinking Behavior: A Study of Romantic Couples during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic spurred public health measures to reduce viral spread. Concurrently, increases in alcohol consumption and conflict in romantic partnerships were observed. Pre-pandemic research demonstrated a bidirectional association between couples' conflict and drinking. Recent research shows one's drinking motives (proximal predictors of drinking behavior) can influence another person's drinking in close relationships. It is possible that individuals are drinking to cope with distress following romantic conflict. The current study examined 348 cohabitating couples during the first lockdown in the spring of 2020. Our analyses examined coping motives as a mediator between dyadic conflict and drinking behavior using actor-partner interdependence models. Results showed that conflict was associated with greater reports of own drinking in gendered (distinguishable) and nongendered (indistinguishable) analyses through coping motives. Further, in mixed-gender couples, men partners' coping motives predicted less drinking in women, while women partners' coping motives predicted marginally more drinking in men. Partner effects may have been observed due to the increased romantic partner influence during the COVID-19 lockdown. While these results suggest that men's coping motives may be protective against women's drinking, more concerning possibilities are discussed. The importance of considering dyadic influences on drinking is highlighted; clinical and policy implications are identified.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».