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Enregistrement W4389150998 · doi:10.20944/preprints202311.1606.v1

Associations between Gender Expression, Protective Coping Strategies, Alcohol Saliency, and High-Risk Alcohol Use in Post-Secondary Students at Two Canadian Universities

2023· preprint· en· W4389150998 sur OpenAlexaffabout
Anees Bahji, Paul Boonmak, Michelle Koller, Christina Milani, Cate Sutherland, Salinda Horgan, Shu‐Ping Chen, Scott B. Patten, Heather Stuart

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcoholPsychological interventionCoping (psychology)Clinical psychologyMultivariate analysisMale genderPsychologyHeavy drinkingEnvironmental healthMedicineHuman factors and ergonomicsDemographyPoison controlPsychiatryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study, conducted in October 2017 at two Canadian universities, aimed to explore the relationships between gender expression, protective coping strategies, alcohol saliency, and high-risk alcohol use. Methods: Validated scales were employed to assess these variables using survey data. Multivariate analyses were conducted to investigate the associations between these factors and high-risk drinking. Results: The study revealed significant associations between high-risk drinking and androgynous gender roles (OR=1.58, 95% CI: 1.19-2.10) as well as among self-reported males (OR=2.21; 95% CI: 1.77-2.75). Additionally, protective behavioral strategies were inversely related to high-risk drinking (OR=0.95; 95% CI: 0.94-0.96), while higher alcohol saliency exhibited a positive correlation with high-risk drinking (OR=1.12; 95% CI: 1.11-1.14). Conclusions: These findings underscore the importance of considering gender, alcohol saliency beliefs, and protective behavioral strategies in the development and refinement of interventions aimed at reducing high-risk alcohol use on Canadian campuses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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