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Les déterminants de la consommation d'alcool chez les jeunes : l'influence des traits de personnalité, de l'orientation temporelle et des motivations

2017· dissertation· W7148313666 sur OpenAlexaboutno aff
Tianna Loose

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcohol consumptionContext (archaeology)Temporality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Etiological models of problematic alcohol consumption among Francophone college students : personality, temporality and motivation La question de l'étiologie des déterminants de l'usage d'alcool est importante, notamment auprès des étudiants. Certains déterminants, tels que les motivations à consommer, mènent directement à l'usage, alors que d'autres, tels que les traits de personnalité, influent sur l'usage de manière indirecte. D'autres déterminants, tels que la temporalité, pourraient être des facteurs intermédiaires. Nous faisons l'hypothèse que les traits de personnalité conduisent aux temporalités qui conduisent aux motivations qui donnent lieu à l'usage d'alcool. Méthodes Nous avons inclus 867 étudiants francophones vivant en France (N=389) ou au Québec (N=478). Nous avons administré des mesures d'usage d'alcool, des motivations à consommer, des traits de personnalité et des temporalités. Résultats : D'abord nous avons observé que les traits de personnalité menaient à l'usage d'alcool à travers des motivations spécifiques. Ensuite nous avons observé que les traits mènent aux temporalités et que des temporalités menaient à l'usage car ils influent sur des motivations. La quatrième étude figure des pistes de médiation sérielle qui incluent l'ensemble des niveaux des déterminants. Discussion : Certains traits de personnalité seraient des facteurs de risque, mais surtout parce qu'ils favorisent le développement des motivations. De plus, nous avons éclairci le statut étiologique de la temporalité, à considérer comme une disposition stable et une caractéristique situationnelle. Dernièrement, nous avons trouvé que parfois les trois niveaux de déterminants ne pourraient pas être dissociés, ce qui souligne l'importance de considérer l'ensemble de ces facteurs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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