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Enregistrement W2110617990 · doi:10.1111/jssr.12006

The Longevity Effects of Religious and Nonreligious Participation: A Meta‐Analysis and Meta‐Regression

2013· article· en· W2110617990 sur OpenAlexaff
Eran Shor, David J. Roelfs

Notice bibliographique

RevueJournal for the Scientific Study of Religion · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisHazard ratioReligious beliefLongevityMeta-regressionDemographyPsychologySocial psychologySociologyGerontologyConfidence intervalMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars have long argued that the reduced mortality risk associated with frequent participation in religious services derives from two sources: social participation and religious belief efficacy. In contrast, the reduced mortality risk associated with participation in nonreligious groups is thought to derive solely from the social participation component. This study tests the religious efficacy hypothesis by comparing the effects of religious participation with nonreligious participation using meta‐analyses of 312 mortality risk estimates from 74 publications (providing data on more than 300,000 persons). We found no significant difference between the mean hazard ratio (HR) for low religious participation (HR, 1.32; 95% CI, 1.24–1.41) and the mean HR for low nonreligious participation (HR, 1.25; 95% CI, 1.17–1.33). These findings suggest that the positive health effects of religious participation may largely be attributed to the social participation component, rather than to the religious component of the act.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations63
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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