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Enregistrement W2125447111 · doi:10.1093/sf/sos192

Childhood (Mis)fortune, Educational Attainment, and Adult Health: Contingent Benefits of a College Degree?

2013· article· en· W2125447111 sur OpenAlexaff
Markus H. Schafer, Lindsay R. Wilkinson, Kenneth F. Ferraro

Notice bibliographique

RevueSocial Forces · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésEducational attainmentSelection biasPsychologyLife course approachSelection (genetic algorithm)Propensity score matchingStatus attainmentGerontologyDegree (music)Demographic economicsMultilevel modelDevelopmental psychologySocial psychologyDemographyMedicineSociologyEconomicsEconomic growthSocioeconomic status

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

College-educated adults are healthier than other people in the United States, but selection bias complicates our understanding of how education influences health. This article focuses on the possibility that the health benefits of college may vary according to childhood (mis)fortune and people's propensity to attain a college degree in the first place. Several perspectives from life course sociology offer competing hypotheses as to whether the most or the least advantaged see the greatest return of a college education. The authors use a national survey of middle-age American adults to assess risk of two cardiovascular health problems and mortality. Results from propensity score and hierarchical regression analysis indicate that the protective effect of college attainment is indeed heterogeneous. Further, the greatest returns are among those least likely to experience this life course transition (i.e., compensatory leveling). Explanations for this selection effect are offered, along with several directions for future research on the health benefits of completing college.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations110
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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