Relationship of latent profiles from the RIA self inventory with various outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Recently Robert Mann and his colleagues, using a Canadian sample, performed a factor analysis on the RIA Self Inventory (RIASI), a screening instrument developed for use with DUI offenders. Results showed differential relationships of the eight identified factors with various outcomes. The current study was designed to confirm the factor structure of the RIASI in a sample from the United States and then to assess whether specific profiles could be identified that would help in development of intervention strategies. Subjects were referred to the Research Institute on Addictions (RIA) for clinical evaluation. As part of that process, the DUI offenders were extended an offer to participate in this research project. Of the 765 individuals referred to the RIA from various courts in the Western New York area, 549 agreed to participate in the study, with 520 having valid data. The assessment included alcohol and other drug use and problems, abstinence self-efficacy, psychiatric distress, hostility, family history, readiness to change, and the RIASI. An 18-month follow-up was also conducted, with driver records obtained. Confirmatory factor analysis on the RIASI showed a relatively good fit. Indications for the latent class analyses based on the sub-dimensions of the RIASI indicated the most optimum solution was for 4 classes. There were significant associations of the profiles with alcohol problems, drug problems, alcohol expectancies, abstinence self-efficacy, psychiatric distress, hostility, and treatment entry but not for recidivism. The results indicate that the RIASI has reliable underlying dimensions that can be used to identify subgroups of offenders. Differences in the subgroups can lead to more effective intervention development and use.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».