Relationship between alcohol and occurrence of various offenses
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol is the most prevalent abused drug in the world and brings out a large amount of medical expenses to the society.This paper presents an empirical investigation to devise preventive measures and identify the groups at risk.In this study, a descriptive study was conducted among people who were arrested by the police because of committing illegal actions and were suspected of alcohol usage were referred to the organization of forensic medicine.The studied variables include gender, age, state of affair, marital status, type of crime, the time of drug use, tranquillizer drugs and the times of psychiatrist visit.Out of 305 subjects, 204 (66.9%) cases had a positive respiratory test result and 101 (33.1%) were negative.The results showed that committing crimes due to quarrel and wrangling (34.3%) and being drunk in the public (29.7%)were prevalent among the people who used alcohol.Driving accidents also had 18% prevalence.32.7% of the people who had a negative respiratory test result had committed crimes because of being drunk and 29.7% of them had quarrel and wrangling.The high rate of alcohol use in people who referred from the disciplinary office to the organization of forensic medicine demonstrated that it was necessary to devise a plan in order to improve a person's awareness of harmful alcohol use and to identify the vulnerable groups in the society.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».