Reasons for drinking wine and other beverages – comparison across motives in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Carmen C Moran, Anthony J SalibaSchool of Psychology, Charles Sturt University, Wagga Wagga, NSW, AustraliaObjectives: Health as a positive reason for drinking wine (eg, antioxidant content) has scant empirical data to inform policy. This study attempted to examine that motive by including health as one of six motives for drinking, along with measures of problem drinking (the Cut-down, Annoyed, Guilty, Eye-opener [CAGE] questionnaire) in an older adult population.Design: Four drinking motives (enhancement, coping, social, and conformity), plus taste and health were included within a larger national telephone survey on drinking behaviors. We also recorded beverage preference.Results: In this analysis, 705 participants drank a preferred beverage. Taste was the most highly endorsed motive. Just under one quarter of the sample endorsed health as a positive reason for drinking. After controlling for age, sex, and preferred alcoholic beverage, the internal psychological motives of enhancement and coping predicted CAGE scores, but external motives did not. Believing that alcohol is healthy was a negative predictor of CAGE scores. Our results showed a different pattern to those with younger drinkers reported in previous research. Our older group was less likely to drink for social reasons and internal motives were predictive of CAGE scores.Conclusion: A motives-based approach to managing problem drinking will need to take account of a wider range of age-related motives. Based on the current data, there is little reason to suspect drinking wine for health reasons is associated with potential problem drinking.Keywords: drinking behavior, wine and drinking motives, healthy drinking, wine and health
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».