Does Urbanisation Matter? A Temporal Analysis of the Socio‐demographic Gradient in the Rising Adulthood Overweight Epidemic in China, 1989–2009
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using eight successive waves of the China Health and Nutrition Survey, this study applies hierarchical age–period–cohort models to investigate the rising prevalence rates of adulthood overweight in China. We find that overweight prevalence rates increase throughout adulthood until the early 50s. Period effects are very strong with a virtually monotonic increase from 1989 to 2009. Yet, as posited by the reversal hypothesis (a diminishing positive association between overweight prevalence and socioeconomic status alongside development), this increase is levelling off or absent in most recent survey waves for women, urban residents, and individuals with higher educational attainment. Most importantly, substantial period variations are explained by rapid urbanisation, and the period increases in overweight prevalence closely track the pace of urbanisation in China. Cohorts born in the beginning years of the Great Chinese Famine (1958–1961) have the highest overweight prevalence rates, whereas cohorts experiencing the Famine during the childhood ages of adiposity rebound (the next rise in body mass index after infancy, typically from age 5 to 7 years) are significantly less likely to be overweight. These cohort patterns lend support to the critical‐period hypothesis. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».