Exploring the Role of Emotion Dysregulation and Coping Motives on Cannabis-related Consequences: A Daily Diary Study among Emerging Adults
Notice bibliographique
Résumé
Emerging adults (EAs; ages 18-25) have the highest rates of cannabis use and cannabis-related consequences relative to other age groups. There is substantial evidence pointing to emotion dysregulation and coping motives as important variables impacting cannabis-related consequences, however, current research is limited in examining their collective impact. The current study sought to explore trait-level facets of emotion dysregulation and state-level coping motives to determine their influence on cannabis-related consequences among EAs. Data were collected daily from 64 cannabis-using EAs who reported their cannabis use, motives, and consequences over 30 days. Emotion dysregulation was assessed at baseline. A mediation model was used to examine whether coping motives influence the relationship between emotion dysregulation and cannabis use. Hierarchical linear modelling tested whether emotion dysregulation facets moderated the within-person relationship between coping motives and cannabis problems. Findings highlight two significant facets of emotion dysregulation, Nonacceptance of Emotional Responses and Limited Access to Emotion Regulation Strategies, as contributing to coping-motivated cannabis use and subsequent cannabis-related consequences. These results help elucidate the underlying mechanisms that protect EAs from cannabis-related consequences and can be used to develop effective screening tools and interventions to help prevent problematic cannabis consumption.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».