The influence of childhood IQ and education on social mobility in the Newcastle Thousand Families birth cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been suggested that social, educational, cultural and physical factors in childhood and early adulthood may influence the chances and direction of social mobility, the movement of an individual between social classes over his/her life-course. This study examined the association of such factors with intra-generational and inter-generational social mobility within the Newcastle Thousand Families 1947 birth cohort. METHODS: Multivariable logistic regression was used to examine the potential association of sex, housing conditions at age 5 years, childhood IQ, achieved education level, adult height and adverse events in early childhood with upward and downward social mobility. RESULTS: Childhood IQ and achieved education level were significantly and independently associated with upward mobility between the ages of 5 and 49-51 years. Only education was significantly associated (positively) with upward social mobility between 5 and 25 years, and only childhood IQ (again positively) with upward social mobility between 25 and 49-51 years. Childhood IQ was significantly negatively associated with downward social mobility. Adult height, childhood housing conditions, adverse events in childhood and sex were not significant determinants of upward or downward social mobility in this cohort. CONCLUSIONS: As upward social mobility has been associated with better health as well as more general benefits to society, supportive measures to improve childhood circumstances that could result in increased IQ and educational attainment may have long-term population health and wellbeing benefits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».