Notice bibliographique
Résumé
Objective: To estimate the associations between measures of religiousness and depression\nand to determine if these associations have changed over the period 1952 to 1992.\nMethods: Data were drawn from 2,398 individuals from the 1952 and 1992 cross\nsectional surveys of the Stirling County Study as a means of studying time trends. For this\nthesis, questions about frequency of religious worship attendance, frequency of saying\ngrace, religious importance were employed to develop a scale of secularism. The individual\nquestions and the scale were analyzed in terms of the prevalence of depression at each time\npoint. Logistic regression was used to determine associations of depression with religion\nvariables, adjusted for demographic and other covariates.\nResults: Individuals who attended religious services weekly were over two times less\nlikely to meet criteria for depression than infrequent attenders and this relationship did not\nchange over time. Associations between religious attendance and depression were stronger\namong women and the medically healthy compared to men and those with a medical\ncondition. Being more secular was associated with higher odds of depression among\nfemales.\nConclusions: Religious attendance has consistently been associated with lower\ndepression over a forty year period, irrespective of marked declines in population-level\nreligious behaviors. Associations between religiousness and depression may be stronger in\nfemales than in males.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».