Predictors of Residential Mobility among Older Canadians and Impact on Analyses of Place and Health Relationships
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify predictors of residential mobility in 55+ Canadians, to characterise neighbourhood changes following mobility, to assess whether such changes differ according to income, and to evaluate for cross-sectional estimations of place-health relationships the extent of bias associated with residential mobility. Using longitudinal data from the Canadian National Population Health Study (NPHS), residential mobility was operationalised by a change in postal code between two consecutive waves. Individuals' sociodemographic factors and neighbourhood characteristics were analysed in relation to mobility. Bias in cross-sectional estimations of place-health associations was assessed analysing neighbourhood-level deprivation and housing quality in relation to self-assessed health. Multiple age-related events were predictive of moving. Three out of 10 individuals moved at least once. Two thirds of movers experienced a change in neighbourhood type and such changes were not associated with income. No systematic biases in estimating place effects on health using cross-sectional data were observed. Given that individual-level socioeconomic status (SES) was neither a predictor of moving nor of its consequences in terms of neighbourhood type, controlling for SES could potentially lead to biased estimations of place-health associations. Results suggest that cross-sectional data can yield valid estimations of place-health associations among older adults.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».