Formal Assistance Among Dutch Older Adults: An Examination of the Gendered Nature of Marital History
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Drawing from life course theory, this article examines gender differences in formal assistance among functionally dependent Dutch older persons within five distinct marital history groups – first-married, never-married, divorced (not remarried), widowed (not remarried) and the remarried. Hierarchical logistic regression analyses are performed for each of the marital history groups to test hypotheses regarding the interrelationships among gender and three sets of variables: 1) measures of age and functional health; 2) measures of socio-economic status; and 3) measures of the social network. The results indicate gendered patterns of formal help use among the first-married, never-married and widowed. Consistent with other studies, older first-married women are approximately three times more likely to receive formal help than are men, a difference that remains robust after statistically controlling for other factors, including frailty of spouse. However, we also find that never-married women are about one-third as likely to use formal help than are never-married men, which may be reflective of different preferences regarding formal service use. Among the widowed, we find that men with poorer functional health are more likely to receive formal help than are their female counterparts, suggesting contrasting patterns of help-seeking behaviour and social vulnerability. Additional differences are observed among the marital history groups in terms of the other independent variables, which are also interpreted from a life course perspective.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».