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Enregistrement W1987736720 · doi:10.5271/sjweh.698

Factors influencing the impact of unemployment on mental health among young and older adults in a longitudinal, population-based survey

2003· article· en· W1987736720 sur OpenAlexaffabout
F. Curtis Breslin, Cameron Mustard

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Work Environment & Health · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentMental healthDepression (economics)WorkforcePsychologyDemographyPopulationYoung adultAssociation (psychology)Longitudinal studyGerontologyPsychological distressMedicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study examined the relationship between unemployment and mental health. It particularly emphasized the potential differences in mental health status between younger workers entering the labor market and older workers with established laborforce involvement. METHODS: With the use of the National Population Health Survey in Canada, over 6000 respondents between 18 and 55 years of age in 1994 were followed up 2 years later. RESULTS: The results suggest that, among the 31- to 55-year-olds, becoming unemployed led to increases in distress and, to some extent, clinical depression at follow-up. This association between unemployment and mental health was not found among younger adults 18 to 30 years of age. Possible explanations for the null finding among young adults, such as decreased likelihood of low household income or increased likelihood of distressed young adults completely withdrawing from the workforce, were not supported. The notion that baseline mental health affects the chances of being unemployed at the time of a 24-month follow-up were partially supported. CONCLUSIONS: These findings from a representative sample suggest that both causation and selection processes lead to an association between unemployment and distress among older adults.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations120
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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