Policy implications of the widespread practice of ‘pre‐drinking’ or ‘pre‐gaming’ before going to public drinking establishments—are current prevention strategies backfiring?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the research, policy and prevention implications of pre-drinking or pre-gaming; that is, planned heavy drinking prior to going to a public drinking establishment. METHODS: The authors describe the phenomenon of pre-drinking, motivations for pre-drinking and its associated risks using available research literature, media and popular internet vehicles. RESULTS: Heavy drinking prior to going out has emerged as a common and celebrated practice among young adults around the world. Apparent motivations are: (i) to avoid paying for high priced drinks at commercial drinking establishments; (ii) to achieve drunkenness and enhance and extend the night out; and (iii) to socialize with friends, reduce social anxiety or enhance male group bonding before going out. Limited existing research on pre-drinking suggests that it is associated with heavy drinking and harmful consequences. We argue that policies focused upon reducing drinking in licensed premises may have the unintended consequence of displacing drinking to pre-drinking environments, possibly resulting in greater harms. CONCLUSIONS: Effective policy and prevention for drinking in licensed premises requires a comprehensive approach that takes into account the entire drinking occasion (not just drinking that occurs in the licensed environment), as well as the 'determined drunkenness' goal of some young people.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».