MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404024912 · doi:10.22215/cujs.v3i1.4833

Understanding Students’ Protective Behaviours Across Drinking Contexts

2024· article· en· W4404024912 sur OpenAlexaff
Gia Lalsingh, Andrea A. Howard

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protective behavioural strategies (PBS) for alcohol use are being widely studied to encourage safe and responsible drinking practices for student populations (Peterson et al., 2021), including harm reduction, limiting, and manner of drinking strategies. Contexts such as planned versus unplanned drinking days, as well as social and solitary drinking, may influence PBS use. The current study uses surveys (EMA) administered over 14 weeks between Thursdays and Sundays to test whether drinking contexts are related to students' use of different protective strategies. Linear regression analyses were used to assess whether the type of drinking day (planned vs. unplanned) interacts with social and solitary contexts to predict PBS use. Findings suggest that students drinking on planned days used more protective strategies across all three categories, with social drinking predicting greater PBS use across both unplanned and planned days. Future research should explore the efficacy of strategies with context-specificity to develop targeted interventions and policies to address the challenges associated with drinking among students.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarleton undergraduate journal of science.Même sujetResilience and Mental HealthTravaux en français237 207