Mass Relocation and Depression Among Seniors in China
Notice bibliographique
Résumé
The study applies the stress process model to investigate the relationship between state-organized relocation (mass internal migration) and depression among older people in a rural region of Central China. The study is based on primary data that our research team collected on 613 respondents from 25 villages in November-December 2011 and 507 respondents from 36 villages in March-April 2013. Two-stage probit least squares models assess the impact of relocation on depression and whether social support influences this relationship. Our findings demonstrate that migrants have higher levels of depression than nonmigrants, after controlling for selection into migration and risk factors. However, postmigration losses of emotional, instrumental, and financial support do not account for the gap in depression between migrants and nonmigrants. Levels of depression are similar between nonmigrants and migrants relocated for infrastructure projects, poverty alleviation, or disaster management. Only migrants relocated to conserve sensitive ecological areas have higher levels of depression than nonmigrants. This suggests that project-induced displacement is not as detrimental for the mental health of seniors as previous studies demonstrate it is for younger people. Agency is an important factor in postmigration outcomes. Migrants who can self-determine their place of resettlement have more favorable outcomes than others.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».