Alcohol Accessibility and Family Violence-related Ambulance Attendances
Notice bibliographique
Résumé
There is substantial evidence supporting the association between alcohol license density and violent crime. However, the impact of different types of alcohol licenses on intimate partner and family violence is sparse. We explored the associations between access to alcohol outlets, and family and intimate partner violence using paramedic clinical records, given this service is often the first to respond to acute crises. Coded ambulance attendance data from 694 postcodes in Victoria, Australia, from July 1, 2016 to June 30, 2018 where alcohol or another drug, mental health or self-harm associated with family or intimate partner violence was indicated were examined. A hybrid model of spatial autoregressive and negative binomial zero-inflated Poisson-based count regression models was used to examine associations with alcohol outlet density and socioeconomic factors. We found that access to a liquor license outlet was significantly associated with family violence-related attendances across all types of outlets, including on-premise (late night) licenses ( β = 1.73, SE: 0.18), restaurant licenses ( β = 0.83, SE: 0.28), and packaged liquor licenses ( β = 0.62, SE: 0.06). Our results demonstrate a significant relationship between alcohol-related harms in the context of family violence and provides evidence of the relationship between alcohol-related family violence in both victims and perpetrators. The findings of this study highlight the need for public health interventions such as licensing policy and town planning changes to reduce these harms by restricting alcohol availability.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».