The effect of the <i>Safer Bars</i> programme on physical aggression in bars: results of a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of Safer Bars, an intervention to reduce aggression in bars. A total of 734 pre - post-intervention observations were conducted by trained observers on Friday and Saturday nights between midnight and 2 a.m. in 18 large capacity ( > 300) Toronto bars and clubs assigned randomly to receive the intervention (69% participation rate of the 26 assigned) and 12 control bars. As part of the intervention, owners/managers completed the risk assessment workbook to identify ways of reducing environmental risks, and 373 staff and owners/managers (84% participation rate) attended a 3-hour training session focused on preventing escalation of aggression, working as a team and resolving problem situations safely. The main outcome measures were rates of severe aggression (e.g. punching, kicking) and moderate physical aggression (e.g. shoving, grappling). Hierarchical linear modelling (HLM) comparing pre - post aggression for intervention versus control bars indicated a significant effect of the intervention in reducing severe and moderate aggression. This effect was moderated by turnover of managers and door/security staff with higher post-intervention aggression associated with higher turnover in the intervention bars. The findings indicate the potential for a stand-alone relatively brief intervention to reduce severe and moderate physical aggression in bars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».