The contribution of club participation to adolescent health: evidence from six countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social networks have been recognised as an important factor for enhancing the health of people and communities. Bridging social capital, characterised by numerous and varied weak ties, exemplifies a particular type of network that can help people reach their goals and improve their health. This study seeks to contribute to the evidence base on the use of positive social networks for young people's health by exploring the importance of club participation in predicting the health and health-related behaviours of 15-year-old girls and boys across Europe and North America. METHODS: Data are derived from a 2005-6 World Health Organization collaborative study, to establish the relationships between different types of club and a range of health outcomes (self-perceived health, wellbeing and symptoms) and health-related behaviours (smoking, drinking). Multi-level logistic regression was used to assess the independent effects of club participation by controlling for gender and socioeconomic position. Data were compared across six countries. RESULTS: All the considered outcomes, both in terms of perceived health and wellbeing and health behaviours were associated with participation in formal associations. The associations are in the expected direction (participation corresponding to better health) except for some particular association types. CONCLUSIONS: Participation in formal associations seems supportive for good health and health behaviours in adolescence, and should be promoted in this age group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».