Mattering, substance use, and addictive behaviors: review, analysis, and implications for treatment and prevention
Notice bibliographique
Résumé
In the current article, we examine mattering to others as a relational resource and discuss how feelings of not mattering are uniquely implicated in addiction and substance use. We describe the mattering construct and how it is conceptualized, and we comprehensively review existing evidence based primarily on research with adolescents that links feelings of not mattering with addictive tendencies in general, and specific tendencies (e.g., excessive drinking and drug use and excessive social media use). A central premise of this article is the need to take race and ethnicity into account when considering the potential link between feelings of not mattering and substance use among young people with minority status and various ethnicities who may be especially prone to feeling marginalized and insignificant as a result of adverse experiences reflecting being ostracized and not socially accepted. Potential models of drinking and addictive tendencies that can easily incorporate the mattering construct are also outlined to underscore the conceptual relevance of feelings of not mattering to others. Mattering is also considered in terms of how internalization (i.e., not mattering to oneself) potentiates impulsive and risky behavior. Our article concludes with discussion of the implications for treatment and prevention in addiction and substance use and directions for future research that should further illuminate the role of feelings of not mattering to others and not mattering to oneself.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».