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Enregistrement W2168518137 · doi:10.1093/geronb/gbt104

Widowhood, Age Heterogamy, and Health: The Role of Selection, Marital Quality, and Health Behaviors

2013· article· en· W2168518137 sur OpenAlexaff
Kate H. Choi, Sarinnapha M. Vasunilashorn

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésSpouseMental healthDisadvantagedMarital statusPsychologyVulnerability (computing)GerontologyHealth and Retirement StudySocioeconomic statusDemographyMedicinePopulationPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although the impact of widowhood on the surviving spouse's health has been widely documented, there is little empirical research examining whether certain spousal choice decisions and marital sorting patterns predispose individuals to be more vulnerable to the adverse consequences of widowhood for health. DESIGN AND METHOD: We use data from the Wisconsin Longitudinal Study and employ ordinary least squares models to (a) document variations in mental and physical health between married and widowed persons, (b) determine whether widowed persons in age heterogamous unions are especially vulnerable to the adverse consequences of widowhood, and (c) investigate to what extent differential selection, marital quality, and health practices account for health disparities by marital status and the spousal age gap. RESULTS: Widowed persons, especially those in age heterogamous unions, have worse mental health than married persons, but they do not seem to be more disadvantaged in terms of physical health. Differential selection, marital quality, and health behaviors partly account for some of the health disparities by marital status and spousal age gap. DISCUSSION: Our findings suggest that marrying a spouse who is very dissimilar in age may enhance one's vulnerability to the adverse consequences of widowhood for health.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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