MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2048914021 · doi:10.3109/14659891.2013.770569

Nightly variation of disorder in a Canadian nightclub

2013· article· en· W2048914021 sur OpenAlexafffundabout
Rémi Boivin, Steve Geoffrion, Frédéric Ouellet, Marcus Felson

Notice bibliographique

RevueJournal of Substance Use · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health Service
Mots-clésDemographyDemographic economicsOrder (exchange)Intervention (counseling)PsychologyBusinessSociologyPsychiatryEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: = 258 nights). METHODS: The security staff of a large Canadian nightclub agreed to note detailed information on every intervention in which they were involved. Bouncers wrote detailed narratives of each incident of aggression and incivility that occurred in the bar. Environmental characteristics (e.g. number of admissions and alcohol sales) were collected by one of the co-authors. RESULTS: "Hot nights" were observed. The number of problem events was particularly high on Tuesday nights, which had the highest number of customers admitted and higher alcohol sales. The average alcohol sale per customer was also higher during long weekends, and alcohol sales were positively related to problem events. Finally, path analyses revealed that the presence of more bouncers was a deterrent. CONCLUSIONS: The level of disorder in a bar varies greatly over time. Contrary to what is often postulated, bars are not always high- or low-risk. The results strongly support responsible alcohol-serving policies and highlight the benefits of adequate surveillance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Substance UseMême sujetSubstance Abuse Treatment and OutcomesTravaux en français237 207