Incidents of harm in European drinking environments and relationships with venue and customer characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Quigg, Z., Hughes, K., Bellis, M., van Hasselt, N., Calafat, A., Košir, M., Duch, M., Juan, M., Voorham, L., & Goossens, F. (2014). Incidents of harm in European drinking environments and relationships with venue and customer characteristics. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 3(4), 269-275. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v3i4.180Aim: Research shows there are associations between bar environments and alcohol-related harms. However, few European studies have examined such links. Our study investigates the type of harms experienced by patrons in European bars, and their relationships with individual, social and environmental factors.Design: Unobtrusive one-hour observational visits. Characteristics of the bar environment, staff and patrons, and harms observed were recorded on structured schedules.Setting: Bars in four cities in the Netherlands, Slovenia, Spain and the United Kingdom (U.K.).Participants: 238 observations across 60 bars.Measures: Analyses utilized chi-squared, analyses of variance and logistic regression.Findings: 114 incidents of harm were observed; in one-fifth of visits, at least one incident was recorded. People falling over, arguing or being so severely intoxicated that they required assistance to walk were the most common incidents observed. Bivariate analyses showed associations between a range of staffing, customer and environmental characteristics, and incidents of harm. Controlling for city and venue, only a permissive environment remained significant in multivariate analyses.Conclusions: Harms occurring in nightlife venues are typically minor. However, such incidents have the potential to escalate into more serious harms; thus, prevention is crucial. Prevention should focus on improving venue management practice and on the behavioral standards expected of customers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».