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Enregistrement W2121011789 · doi:10.1093/geronb/63.3.s162

Negative Life Events and Age-Related Decline in Mastery: Are Older Adults More Vulnerable to the Control-Eroding Effect of Stress?

2008· article· en· W2121011789 sur OpenAlexafffund
John Cairney, Neal Krause

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyGerontologyDemographyAssociation (psychology)Young adultDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of this study was to see if exposure to life events influences age-related decline in control. METHODS: The data came from a large, nationally representative sample of Canadians aged 18 and older (n = 17, 291). We examined the principal research question by testing for an interaction between age, life events, and mastery using linear regression, both cross-sectionally and over time. RESULTS: Similar to previous work, there was a nonlinear association between age and mastery. The data suggested that exposure to life events was associated with lower levels of perceived control at any age, but that the impact of stress exposure was stronger in older adults. This effect was also evident for change in mastery over time. DISCUSSION: The findings from this study suggest that exposure to life events is an important, yet overlooked, determinant of age-related decline in control. Loss of personal and social resources may be the reason older adults appear more vulnerable to the negative effects of stress.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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