Third Party Involvement in Barroom Conflicts
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of situational variables on whether third parties intervene in conflicts in barroom settings, and whether they are aggressive or not when they intervene. Based on research on bystander intervention in emergencies, we hypothesized that third parties would be most likely to become involved in incidents with features that convey greater danger of serious harm. The situational variables indicative of danger were severity of aggression, whether the aggression was one-sided or mutual, gender, and level of intoxication of the initial participants in the conflict. Analyses consist of cross-tabulations and three-level Hierarchical Logistic Models (with bar, evening, and incidents as levels) for 860 incidents of verbal and physical aggression from 503 nights of observation in 87 large bars and clubs in Toronto, Canada. Third party involvement was more likely during incidents in which: (1) the aggression was more severe; (2) the aggression was mutual (vs. one-sided) aggression; (3) only males (vs. mixed gender) were involved; and (4) participants were more intoxicated. These incident characteristics were stronger predictors of non-aggressive third party involvement than aggressive third party involvement. The findings suggest that third parties are indeed responding to the perceived danger of serious harm. Improving our knowledge about this aspect of aggressive incidents is valuable for developing prevention and intervention approaches designed to reduce aggression in bars and other locations.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».