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Enregistrement W2146607748 · doi:10.1111/1467-9566.12315

Anxious? Depressed? You might be suffering from capitalism: contradictory class locations and the prevalence of depression and anxiety in the <scp>USA</scp>

2015· article· en· W2146607748 sur OpenAlexaff
Seth J. Prins, Lisa M. Bates, Katherine M. Keyes, Carles Muntaner

Notice bibliographique

RevueSociology of Health & Illness · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésSocial classAnxietySocioeconomic statusDepression (economics)PsychologyConstruct (python library)OddsClass (philosophy)PoliticsCapitalismDemographyDemographic economicsSocial psychologySociologyPsychiatryLogistic regressionPolitical scienceMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a well-established social gradient for many mental disorders, there is evidence that individuals near the middle of the social hierarchy suffer higher rates of depression and anxiety than those at the top or bottom. Although prevailing indicators of socioeconomic status (SES) cannot detect or easily explain such patterns, relational theories of social class, which emphasise political-economic processes and dimensions of power, might. We test whether the relational construct of contradictory class location, which embodies aspects of both ownership and labour, can explain this nonlinear pattern. Data on full-time workers from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (n = 21859) show that occupants of contradictory class locations have higher prevalence and odds of depression and anxiety than occupants of non-contradictory class locations. These findings suggest that the effects of class relations on depression and anxiety extend beyond those of SES, pointing to under-studied mechanisms in social epidemiology, for example, domination and exploitation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations80
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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