Alcohol Consumption, Alcoholics Anonymous Membership, and Homicide Mortality Rates in Ontario 1968 to 1991
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research has shown a strong link between alcohol use and a variety of problems, including violence. Parker and colleagues have presented a selective disinhibition theory for the link between alcohol use and homicide (and other violence) that posits a causal relationship that is also influenced by other situational and contextual factors. This model is particularly well suited for aggregate-level investigations. In this study, we examine the impact of alcohol factors, including consumption measures and Alcoholics Anonymous (AA) membership rates, on homicide mortality rates in Ontario, and test predictions derived from the selective disinhibition model. METHODS: Time series analyses with ARIMA modeling were applied to total, male, and female homicide rates in Ontario between 1968 and 1991. The analyses performed included total alcohol consumption, spirits consumption, beer consumption, and wine consumption. Missing AA membership data were interpolated with cubic splines. RESULTS: For the total population and males, homicide rates were significantly and positively related to total alcohol consumption and to the consumption of beer and spirits. They were also negatively related to AA membership rates in the analyses involving spirits and wine and positively related to unemployment rates in the analyses involving beer, wine, and total alcohol. Among females, none of the measures were significant predictors of homicide mortality rates. CONCLUSIONS: These data provide important support for the selective disinhibition model and confirm important relationships between per capita consumption measures and homicide mortality rates, especially among males, seen in other studies. Additionally, the results for AA membership rates are consistent with the hypothesis that AA membership and treatment for misuse of alcohol can exert beneficial effects observable at the population level.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».