Persistently high impact of alcohol use on fatal violence in Lithuania despite strengthening alcohol control policies, 2004–19
Notice bibliographique
Résumé
A strong association between alcohol and violence and homicide has been well established. Much less is known about the relationship between alcohol policies and the perpetration of alcohol-involved homicides, especially in the Central and Eastern European region. Despite recent progress, Lithuania still has one of the highest alcohol per capita consumption and homicide rates in the European region. Using quarterly data on homicide perpetrators in Lithuania for 2004-19, interrupted time-series were performed to evaluate whether the 2017 and 2018 alcohol control policies had an impact on the rate of perpetrators of homicide and the proportion of perpetrators under the influence of alcohol using a generalized additive model and generalized linear model, respectively. Although a rapid decline was observed in both the absolute numbers of homicides and rates of homicide perpetrators between 2004 and 2019, the proportion of homicide perpetrators under the influence of alcohol remained high. The analyses revealed that there was no significant effect of either of the two alcohol control policies on the rate of homicide perpetrators or the proportion of perpetrators under the influence of alcohol. The problem of persistently high occurrence of alcohol-involvement in homicides cannot be addressed by implementing alcohol control policies alone and thus, requires more inter-sectorial policy actions. More research is needed to understand homicide contexts and factors from both the victim and perpetrator perspectives.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».