A mystery-shopping study to test enforcement of minimum legal purchasing age in Lithuania in 2022
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the Lithuanian law to prevent the sale of alcohol to customers below the legal minimum purchasing age of 20 years, young adults below 25 years must be asked to show an age-verification document when purchasing alcohol. The aim of this study was to assess whether off-premise outlets comply with the law. METHODS: In 2022, mystery-shopping study was carried out in three consecutive phases: (i) in a representative sample (n = 239) of off-premise alcohol outlets covering all Lithuanian district centres, (ii) after lifting the requirement to wear a mask and (iii) after warning the outlets that a mystery-shopping study was ongoing. Phases 2 and 3 were held in two cities. The mystery shopping involved attempts by young, but legally eligible customers to purchase alcohol. Across the three study phases, we compared compliance with the law by measuring overall success of purchase attempts and included situational characteristics (working day or weekend), time of day and number of customers in line as an additional predictor. RESULTS: Out of 239 attempts to purchase alcohol from off-premise outlets in the main phase of the study, 107 (or 44.8%) were considered to be successful (visits in which staff were willing to sell alcohol). There was a significantly higher chance of success to purchase alcohol with no ID request if a mystery shopper was the only customer in a queue and on weekends. CONCLUSIONS: The results indicate an insufficient level of age-verification control in Lithuania, and that additional action is needed to increase compliance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».