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Enregistrement W2163445285 · doi:10.1177/0164027507311151

Cumulative Disadvantage and Black-White Disparities in Life-Course Health Trajectories

2008· article· en· W2163445285 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResearch on Aging · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantageSocioeconomic statusLife course approachEducational attainmentHealth equityRace (biology)Panel Study of Income DynamicsDemographyLongitudinal studyRacial differencesGerontologyInequalityDemographic economicsPsychologyEthnic groupMedicineSociologyEconomicsPopulationHealth careSocial psychologyEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the authors use longitudinal data from the Panel Study of Income Dynamics and growth curve models to examine the utility of the concept of cumulative disadvantage as an explanation for race differences in life-course health (self-rated) in the United States. The authors ask whether socioeconomic resources equally benefit the health of Blacks and Whites, or if Whites receive higher rates of return to resources across the life course. The authors find that the relationship differs depending on the indicator of socioeconomic status that is examined. Education does not offer the same advantages for the health of Blacks as it does for Whites, particularly at higher levels of education, and this is compounded with age. In contrast, returns to income and wealth are similar for Blacks and Whites, and these resources remain equally important to protecting the health of Blacks and Whites across the life course. Over time, Blacks are at an increasing health disadvantage relative to Whites, a result that is not attenuated by educational attainment.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,332 · 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