Acculturation domains, drinking motives, and alcohol use and consequences among Asian American university students
Notice bibliographique
Résumé
Although Asian American (AA) college students tend to exhibit lower prevalence of heavy alcohol use compared to other racial/ethnic groups, excessive alcohol consumption within this population occurs. It has been suggested that U.S. acculturation may be associated with both alcohol use and negative alcohol consequences. Theory and research with other ethnic groups point to the importance of drinking motives in influencing alcohol consumption and consequences. However, the extent to which acculturation is associated with drinking behaviors, particularly when examined simultaneously with drinking motives in a multivariate context has not been delineated among AA college students. Using multivariate modeling techniques with a multisite sample of AA college student drinkers ( n = 243), we tested how specific acculturation domains (cultural practices/identity) and drinking motives were associated with alcohol use and negative drinking consequences. Results indicated that higher endorsement of heritage cultural practices was related to less alcohol use but more negative alcohol consequences. These associations remained significant after accounting for drinking motives and known demographic predictors of alcohol use. Higher endorsement of enhancement motives was associated with elevated alcohol use while higher coping-depression motives were related to negative alcohol consequences. Overall, our findings suggest that heritage cultural practice aspects of acculturation are a protective factor against increased alcohol use that may also be a risk factor for negative alcohol consequences among AA students. Further work within AA college student samples and various racial/ethnic groups is recommended to examine the extent to which certain acculturation domains may exert contradictory effects on alcohol consumption and associated consequences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».