SAFER BARS: REDUCING VIOLENCE IN AND AROUND LICENSED PREMISES
Notice bibliographique
Résumé
Background The Safer Bars programme, developed in Canada in the late 1990's, resulted in a 30% reduction in violent incidences in bars where it was trialled in Canada. The Injury Control Council of WA (ICCWA) ran a successful pilot with venues in the entertainment precinct in the City of Vincent. Aim To work with licensed venues to implement changes to reduce the incidence of violence, aggression and injury by improving staff skills in communication within their staff groups and between staff and patrons. Method The methodology of the programme was primarily centred around a delivered training package and observational audits at 3, 6 and 12 month intervals. Police offence data was also recorded early in the project to identify a baseline and then again intervals post initial training. Outcome The programme yielded positive results, recorded very high satisfaction rates and positive learning outcomes by participants. In particular, the module ‘Responding to Problem Situations’ was the highest rated training module with 93% of participants saying that they found it useful or extremely useful. This is very encouraging for the programme as this is one of the central aspects of Safer Bars. Significance Safer Bars is an effective measure to reduce alcohol related crime and violence in and around licensed venues.
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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 ».