Investigating mental representations of psychoactive substance use and other potentially addictive behaviors using a data driven network-based clustering method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The aim of the present study was to examine the mental representations of the use of different substances and other potentially addictive behaviors in order to explore meaningful similarities and differences that may contribute to a better understanding of behavioral addictions' representations and diagnostic criteria. METHODS: The authors mapped the mental and emotional representations of 661 participants (70.5% women; Mage = 35.2 years, SD = 11.7) to the concept "your most disturbing excessive activity" using free-word associations combined with a network-based clustering method. RESULTS: The network analyses identified four distinct mental representations, three implicating dominantly negative (Guilt/Shame/Relief, Addiction/Health, and Procrastination/Boredom) and one dominantly positive emotion (Stress/Relaxation). The distribution of Addiction/Health and Procrastination/Boredom representations were different across substance use and problem behaviors, indicating meaningful differences in the underlying cognitive evaluation processes. The Addiction/Health representation was more frequent for substances, while for other addictive behaviors, the Procrastination/Boredom representation was more frequent, and its frequency increased with the self-reported intensity of the behavior. Guilt/Shame/Relief was equally common for both substances and behaviors, but importantly, for substances its' likelihood increased with the intensity of use. CONCLUSION: The common part of representations for substance use and other potentially addictive behaviors supports the scientific viewpoint, that real addictions can exist even in the absence of psychoactive drugs. Based on the results, a novel proposition is posited, that a more appropriate indicator of tolerance for problem behaviors might be the perceived amount of time wasted on the activity rather than the actual time spent.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».