The DRINC (Drinking Reasons Inter-National Collaboration) project: Rationale and protocol for a cross-national study of drinking motives in undergraduates
Notice bibliographique
Résumé
Drinking motives are a proximal predictor of alcohol use and misuse through which the effects of more distal influences (e.g., personality) on alcohol-related outcomes are mediated. Although Cooper’s (1994) four-factor drinking-motives model has been well validated in North America, few studies have validated this model in other countries. The aim of the present paper is to describe the rationale, protocol, and methods of a project designed to evaluate the cross-national validity and generalizability of Cooper’s (1994) measure, as modified by Kuntsche and Kuntsche’s Drinking Motives Questionnaire Revised Short Form (DMQ–R SF, 2009), and of the theoretical model (Cooper, Frone, Russell, & Mudar, 1995) linking drinking motives to specific personality risks and alcohol consequences. The project uses data from undergraduates representing 10 nations (Brazil, United Kingdom and Republic of Ireland, Canada, Hungary, Mexico, the Netherlands, Portugal, Spain, Switzerland, and the United States; total N = 8,478). Findings from this collaboration can be used to guide international researchers in determining the suitability of the DMQ–R SF as a measure of drinking motives in countries outside of North America and may have implications for the development of preventive and therapeutic interventions for alcohol misuse among young adults globally.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».