Complying With the Minimum Drinking Age: Effects of Enforcement and Training Interventions
Notice bibliographique
Résumé
This article summarizes the proceedings of a symposium presented at the 2004 Research Society on Alcoholism meeting in Vancouver, British Columbia, organized by Alexander C. Wagenaar and chaired by Mark S. Goldman. The purpose of the symposium was to present the design and outcomes from a recently completed multi-community controlled time-series trial entitled Complying with the Minimum Drinking Age (CMDA), which tested two approaches for enhancing the effectiveness of the legal drinking age policy: training of alcohol retailers, and police enforcement at alcohol establishments. Specific presentations were: (1) Introduction and Overview of the CMDA project by Alexander C. Wagenaar, (2) CMDA Interventions by Traci L. Toomey, (3) CMDA Measurement, Statistical Methods and Results by Darin J. Erickson, and (4) Conclusions, Implications and Future Applications by Alexander C. Wagenaar. Results from the trial show: (1) minimal effects of the brief version of Alcohol Risk Management training for alcohol outlet management, (2) significant effects of enforcement checks in reducing sales of alcohol to youth, (3) a concentration of effects in specific alcohol outlets experiencing an enforcement check with little diffusion of effects to other outlets in the community not experiencing a check, and (4) a substantial decay of enforcement effects over the three months following a specific check. In short, results showed significant and substantial specific deterrence effects, and little training effects. Results also illustrated the utility and strength of the controlled time-series trial research design. Additional research on temporal and geospatial distribution of community-level intervention effects is warranted.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».