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Enregistrement W2215201810 · doi:10.1177/0956797615595962

Socioeconomic Status and Social Support

2015· article· en· W2215201810 sur OpenAlexaff
Neha A. John‐Henderson, Jennifer E. Stellar, Rodolfo Mendoza‐Denton, Darlene Francis

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusPsychologyStressorReactivity (psychology)Developmental psychologySocial classSocial statusAssociation (psychology)Clinical psychologyMedicineEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low socioeconomic status (SES) during childhood confers risk for adverse health in adulthood. Accumulating evidence suggests that this may be due, in part, to the association between lower childhood SES and higher levels of pro-inflammatory cytokines. Drawing from literature showing that low childhood SES predicts exaggerated physiological reactivity to stressors and that lower SES is associated with a more communal, socially attuned orientation, we hypothesized that inflammatory reactivity would be more greatly affected by cues of social support among individuals whose childhood SES was low than among those whose childhood SES was high. In two studies, we found that individuals with lower subjective childhood SES exhibited greater reductions in pro-inflammatory cytokine reactivity to a stressor in the presence of a supportive figure (relative to conditions with an unsupportive or neutral figure). These effects were independent of current SES. This work helps illuminate SES-based differences in inflammatory reactivity to stressors, particularly among individuals whose childhood SES was low.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,818

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,461
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations43
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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