The Effect of Neighborhood Socioeconomic Status on Education and Health Outcomes for Children Living in Social Housing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We explored differences in health and education outcomes between children living in social housing and not, and effects of social housing's neighborhood socioeconomic status. METHODS: In this cohort study, we used the population-based repository of administrative data at the Manitoba Centre for Health Policy. We included children aged 0 to 19 years in Winnipeg, Manitoba, in fiscal years 2006-2007 to 2008-2009 (n = 13,238 social housing; n = 174,017 others). We examined 5 outcomes: age-2 complete immunization, a school-readiness measure, adolescent pregnancy (ages 15-19 years), grade-9 completion, and high-school completion. Logistic regression and generalized estimating equation modeling generated rates. We derived neighborhood income quintiles (Q1 lowest, Q5 highest) from average household income census data. RESULTS: Children in social housing fared worse than comparative children within each neighborhood income quintile. When we compared children in social housing by quintile, preschool indicators (immunization and school readiness) were similar, but adolescent outcomes (grade-9 and high-school completion, adolescent pregnancy) were better in Q3 to Q5. CONCLUSIONS: Children in social housing had poorer health and education outcomes than all others, but living in social housing in wealthier areas was associated with better adolescent outcomes.
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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 | 0,000 | 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 ».