Gender Socialization: Differences between Male and Female Youth in India and Associations with Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes patterns of gender socialization among youth in India and evaluates how these patterns are associated with their mental health. Data come from the Youth in India: Situation and Needs Study (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>N</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mtext>44,769</mml:mtext></mml:math>), a subnationally representative survey conducted during 2006–2008. Descriptive results underscored the gendered nature of socialization experiences, showing that male and female youth inhabit different social worlds. Female youth expressed more gender-egalitarian attitudes than male youth but reported greater restrictions to their independence than male youth. Male youth recognized more gender-discriminatory practices within their households than did the female youth. Poisson models revealed that female youth experienced more mental health problems when their households engaged in practices that favoured males over females, even as these same practices were associated with fewer mental health problems among male youth. Family violence and restrictions to independence were associated with mental health problems for both male and female youth. When males and females engaged in behaviours contravening sex-specific gender norms, there were corresponding increases in mental health problems for both sexes. Together, these findings suggest that gender inequality permeates family life in India, with corresponding consequences for the mental well-being of male and female youth.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».