A comparative study of blood alcohol concentrations in Australian night-time entertainment districts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: There is little research describing how intoxication levels change throughout the night in entertainment districts. This research aims to describe levels of alcohol intoxication across multiple Australian metropolitan and regional nightlife districts. DESIGN AND METHODS: This study was conducted in the night-time entertainment districts of three metropolitan cities (Sydney, Melbourne and Perth) and two regional cities (Wollongong and Geelong) in Australia. Data collection occurred approximately fortnightly in each city on a Friday or Saturday night between 8 pm and 5 am. Brief structured interviews (3-10 min) and breathalyser tests were undertaken in busy thoroughfares over six months. RESULTS: Of the 7037 individuals approached to participate in the study, 6998 [61.8% male, mean age 24.89 years (standard deviation 6.37; range 18-73)] agreed to be interviewed. There was a linear increase in blood alcohol concentration (BAC) levels throughout the night. Post hoc testing revealed significantly more highly intoxicated participants (i.e. BAC above 0.10 mg of alcohol per 100 mL of blood) after midnight (P < 0.05). The overall mean BAC was 0.06 mg/100 mL. Men were more intoxicated than women earlier in the night, but gender differences disappeared by 3 am. There was no age differences in intoxication earlier in the night, but after midnight, patrons over the age of 21 showed increasing BAC levels. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: There is a consistent trend across the cities of high to very high levels of intoxication later in the night, with trends after midnight being significantly different to those before.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».