Assessment of risky decision making and associated socio-demographic and psychological factors in a group of young people
Notice bibliographique
Résumé
Background: Risky behaviors often place young people young people in problematic situations. The aim of this study is to examine the factors that influence risky decision making in a group of young people studied. Methods: Between 1 April and 30 July 2022 and through a remote questionnaire, the cross-sectional study included 204 young people, 26.47% of whom were likely to make high-risk decisions. Data were analyzed using SPSS statistics for Windows, version 16.0. Statistical significance was set at p<0.05. Results: Increased risk decisions in young adults were significantly associated with age (92.6%), violent environment (83.3%), education (53.7%), bulimia (48.1%), anorexia (11.1%), insomnia (72.2%), irritability (53.7%), depression (24.1%), suicidal thoughts (40.7%), fear of abandonment (48.1%), and trauma (63.3%) as well as toxic habits such as tobacco (55.6%), alcohol (64.8%), and drugs (50.0%). Conclusions: Risky decision-making behaviors involve areas of the brain that undergo changes in early adulthood. Socio-economic, nutritional, and psychosocial factors are involved. It is therefore necessary to understand the associated psychological and biological reasons in order to adjust prevention.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».