Testing the utility of Mouseview.js for measuring associations between alcohol related attentional bias and problematic alcohol use
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the utility of Mouseview.js, an alternative to webcam-based eye-tracking, to assess associations between alcohol-related attentional bias and problematic alcohol use. Canadians recruited through Academic Prolific ( N = 526) completed an online free-viewing task using Mouseview.js to measure biased attention to alcohol-related images. Eighteen alcohol-related images were paired with neutral images matched on visual characteristics. Attentional bias was estimated as the differences in trial-level dwell times for the image pairs. The sample consisted of 132 non-drinkers, 241 recreational drinkers, and 153 problematic drinkers. Participants’ mean age was 33.5 years, 50.8% were men, and 40.4% identified as a racialized minority. Multi-level modelling was used for statistical analyses. The difference in dwell times between alcohol-related and neutral images was larger for problematic drinkers compared to non-drinkers, B = 3.75, z = 2.61, p = .009. There were no significant differences between recreational drinkers and non-drinkers, or between recreational and problematic drinkers. Reliability for dwell times and dwell time differences ranged from acceptable (≥ .70) to good (≥ 0.80). There was an attentional bias for alcohol-related images among problematic drinkers relative to non-drinkers and the Mouseview.js indices of bias demonstrated adequate reliability. These findings provide preliminary support for the utility of Mouseview.js as a measure of attentional bias in problematic drinkers. With further validation studies, Mouseview.js may prove to be a powerful tool for conducting high-powered online studies of attentional biases associated with addictive behaviors. • Mouseview.js can identify an attentional bias for alcohol-related images. • Problematic drinkers displayed an attentional bias for alcohol-related images. • Results using Mouseview.js ranged from acceptable to good reliability.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».