Intergenerational Profiles of Socioeconomic (Dis)advantage and Obesity During the Transition to Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Investigations of socioeconomic status (SES) and health during the transition to adulthood in the United States are complicated by the later and more varied transitions in residence, employment, schooling, and social roles compared with previous generations. Parental SES is an important influence during adolescence but cannot sufficiently capture the SES of the independent young adult. Typical, single SES indicators based on income or education likely misclassify the SES of young adults who have not yet completed their education or other training, or who have entered the labor force early with ultimately lower status attainment. We use a latent class analysis (LCA) framework to characterize five intergenerational SES groups, combining multidimensional SES information from two time points-that is, adolescent (parental) and young adult (self) SES data. Associations of these groups with obesity, a high-risk health outcome in young adults, revealed nuanced relationships not seen using traditional intergenerational SES measures. In males, for example, a middle-class upbringing in adolescence and continued material advantage into adulthood was associated with nearly as high obesity as a working poor upbringing and early, detrimental transitions. This intergenerational typology of early SES exposure facilitates understanding of SES and health during young adulthood.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».