Apparent motives for aggression in the social context of the bar.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little systematic research has focused on motivations for aggression and most of the existing research is qualitative and atheoretical. This study increases existing knowledge by using the theory of coercive actions to quantify the apparent motives of individuals involved in barroom aggression. Objectives were to examine: gender differences in the use of compliance, grievance, social identity, and excitement motives; how motives change during an aggressive encounter; and the relationship of motives to aggression severity. METHOD: evaluation. Trained coders rated each type of motive for the 1,507 bar patrons who engaged in aggressive acts. RESULTS: Women were more likely to be motivated by compliance and grievance, many in relation to unwanted sexual overtures from men; whereas men were more likely to be motivated by social identity concerns and excitement. Aggressive acts that escalated tended to be motivated by identity or grievance, with identity motivation especially associated with more severe aggression. CONCLUSIONS: A key factor in preventing serious aggression is to develop approaches that focus on addressing identity concerns in the escalation of aggression and defusing incidents involving grievance and identity motives before they escalate. In bars, this might include training staff to recognize and defuse identity motives and eliminating grievance-provoking situations such as crowd bottlenecks and poorly managed queues. Preventive interventions generally need to more directly address the role of identity motives, especially among men.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».