Limiting Alcohol Outlet Density to Prevent Alcohol Use and Violence: Estimating Policy Interventions Through Agent-Based Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Increasing alcohol outlet density is well-documented to be associated with increased alcohol use and problems, leading to the policy recommendation that limiting outlet density will decrease alcohol problems. Yet few studies of decreasing problematic outlets and outlet density have been conducted. We estimated the association between closing alcohol outlets and alcohol use and alcohol-related violence, using an agent-based model of the adult population in New York City. The model was calibrated according to the empirical distribution of the parameters across the city's population, including the density of on- and off-premise alcohol outlets. Interventions capped the alcohol outlet distribution at the 90th to the 50th percentiles of the New York City density, and closed 5% to 25% of outlets with the highest levels of violence. Capping density led to a lower population of light drinkers (42.2% at baseline vs. 38.1% at the 50th percentile), while heavy drinking increased slightly (12.0% at baseline vs. 12.5% at the 50th percentile). Alcohol-related homicides and nonfatal violence remained unchanged. Closing the most violent outlets was not associated with changes in alcohol use or related problems. Results suggest that focusing solely on closing alcohol outlets might not be an effective strategy to reduce alcohol-related problems.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».