Guardians and handlers: the role of bar staff in preventing and managing aggression
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify good and bad behaviors by bar staff in aggressive incidents, the extent these behaviors apparently reflect aggressive intent, and the association of aggressive staff behavior with level of aggression by patrons. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Data on staff behavior in incidents of aggression were collected by 148 trained observers in bars and clubs on Friday and Saturday night between midnight and 2 a.m. in Toronto, Canada. Behaviors of 809 staff involved in 417 incidents at 74 different bars/clubs were analysed using descriptive statistics and three-level hierarchical linear modeling (HLM) analyses. MEASUREMENTS: Observers' ratings of 28 staff behaviors were used to construct two scales that measured escalating/aggressive aspects of staff behavior. Apparent intent level for bar staff was dichotomized into (1) no aggressive intent versus (2) probable or definite aggressive intent. Five levels of patron aggression were defined: no aggression, non-physical, minor physical, moderate physical and severe physical. FINDINGS: The most common aggressive behaviors of staff were identified. Staff were most aggressive when patrons were either non-aggressive or highly aggressive and staff were least aggressive when patrons exhibited non-physical aggression or minor physical aggression. Taking apparent intent into consideration decreased staff aggression scores for incidents in which patrons were highly aggressive indicating that some aggression by staff in these instances had non-aggressive intent (e.g. to prevent injury); however, apparent intent had little effect on staff aggression scores in incidents with non-aggressive patrons. CONCLUSION: Although there is potential for staff to act as guardians or handlers, they often themselves became offenders when they responded to barroom problems. The practical implications are different for staff aggression with nonaggressive patrons versus with aggressive patrons.
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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 | 0,000 |
| 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 ».