The impact of small changes in bar closing hours on violence. The Norwegian experience from 18 cities
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate the effect on violence of small changes in closing hours for on-premise alcohol sales, and to assess whether a possible effect is symmetrical. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A quasi-experimental design drawing on data from 18 Norwegian cities that have changed (extended or restricted) the closing hours for on-premise alcohol sales. All changes were ≤ 2 hours. MEASUREMENTS: Closing hours were measured in terms of the latest permitted hour of on-premise trading, ranging from 1 a.m. to 3 a.m. The outcome measure comprised police-reported assaults that occurred in the city centre between 10 p.m. and 5 a.m. at weekends. Assaults outside the city centre during the same time window should not be affected by changes in closing hours but function as a proxy for potential confounders, and was thus included as a control variable. The data spanned the period Q1 2000-Q3 2010, yielding 774 observations. FINDINGS: Outcomes from main analyses suggested that each 1-hour extension of closing hours was associated with a statistically significant increase of 4.8 assaults (95% CI 2.60, 6.99) per 100,000 inhabitants per quarter (i.e. an increase of about 16%). Findings indicate that the effect is symmetrical. These findings were consistent across three different modelling techniques. CONCLUSION: In Norway, each additional 1-hour extension to the opening times of premises selling alcohol is associated with a 16% increase in violent crime.
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».