Falling Through the Social Safety Net: Food Stamp Use and Nonuse Among Older Impoverished Americans
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Older adults are less likely than any other age group to use the federal Food Stamp Program. The personal and social costs of elderly diet insufficiency include disease exacerbation, depression, and increased hospitalization. In order to improve targeting and outreach efforts, this study identifies the characteristics of eligible older Americans who are not receiving food stamps and assesses the validity of the Andersen behavioral model for predicting impoverished older adults food stamp use. DESIGN AND METHODS: We conducted a secondary analysis of the 2003 American Community Survey, which is a nationally representative survey with a response rate of 96.7%. We restricted our study subsample to the 14,724 impoverished American citizens who were aged 65 years and older. We used bivariate and logistic regression analyses to compare the 2,796 food stamp recipients with the 11,928 nonrecipients. RESULTS: One in five impoverished older American citizens had received foods stamps in the preceding year. Female respondents, renters, younger respondents, disabled individuals, and those who received Supplemental Security Income or welfare were more likely to receive food stamps. The pseudo-R-square value indicated that the Andersen Behavioral Model explained 28% of the model's variability. IMPLICATIONS: Improved targeting is needed to enhance older adults' participation rates. Mobile and satellite food stamp offices in lower income neighborhoods and other innovative outreach programs that collaborate with community partners could also improve access. With the vast majority of impoverished older adults not receiving food stamps, strategies such as these are extremely important to rectify this situation among the most vulnerable group of older Americans.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».