Community-based prevention of alcohol-related injuries: Possibilities and experiences
Notice bibliographique
Résumé
Holmila, M. & Warpenius, K. (2012). Community-based prevention of alcohol-related injuries: Possibilities and experiences. International Journal of Alcohol and Drug Research, 1(1), 27-39. doi: 10.7895/ijadr.v1i1.43 (http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v1i1.43)Aims: This paper discusses the possibilities of community-based prevention of alcohol-related injuries by summarizing the results from the Finnish Local Alcohol Policy (PAKKA).Design: Quasi-experimental controlled pre-/post-intervention design.Setting: The Finnish community-based prevention project PAKKA is described as an example of prevention that combines into one process the three necessary prevention elements: affecting the environment, grassroots enforcement of legislation, and education.Participants: Two intervention areas and two matched control areas.Measurements: Triangulation: purchase trials, school- and population survey and register data.Results: There were reductions in alcohol availability among minors and among intoxicated customers, an increase in abstinence among underaged youth and some changes in attitudes and knowledge on age-limit control.Conclusions: The results of PAKKA show that community-based action has the potential to produce results in all three prevention elements. One of the challenges is how to use community mobilization to target those who are less supportive of community interventions.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».