Behavioural indicators of motives for barroom aggression: Implications for preventing bar violence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: To develop new strategies for preventing violence in high-risk licensed premises, we identify behavioural indicators of apparent motives for aggression in these settings and outline the implications of different motivations for prevention. DESIGN AND METHODS: The four types of motives for aggressive or coercive acts defined by the theory of coercive actions framed the research: gaining compliance, expressing grievances/restoring justice, attaining a favourable social identity and pursuing fun/excitement. Incidents of aggression from the Safer Bars evaluation research were analysed to identify behavioural indicators of each motivation. RESULTS: Compliance-motivated aggression typically takes the form of unwanted social overtures, third party intervention to stop conflicts or staff rule enforcement. Prevention strategies include keeping the aggressor's focus on compliance to avoid provoking grievance and identity motives that are likely to escalate aggression. Grievance motives are typically elicited by perceived wrongdoing and therefore prevention should focus on eliminating sources of grievances and adopting policies/practices to resolve grievances peacefully. Social identity motives are endemic to many drinking establishments especially among male patrons and staff. Prevention involves reducing identity cues in the environment, hiring staff who do not have identity concerns, and training staff to avoid provoking identity concerns. Aggression motivated by fun/excitement often involves low-level aggression where escalation can be prevented by avoiding grievances and attacks on identity. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Knowledge of behavioural indicators of motives can be used to enhance staff hiring and training practices, reduce environmental triggers for aggression, and develop policies to reduce motivation for aggression.
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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 ».