Relation between neighborhood socio-economic characteristics and social cohesion, social control, and collective efficacy: Findings from the Boston Neighborhood Study
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the determinants of collective efficacy, a neighborhood social process comprised of social cohesion and social control, which has shown to be beneficially associated with health. Our goal was to identify determinants of collective efficacy, social cohesion and social control. We used data collected from the Boston Neighborhood Survey, a cross-sectional survey conducted in 38 Boston neighborhoods in 2010 (n = 1710). We used multi-level logistic regression analyses to identify the relationship between the neighborhood-level characteristics and collective efficacy, social cohesion, and social control. High social fragmentation was associated with a decreased likelihood of reporting high collective efficacy (OR = 0.71, 95% CI = 0.54,0.95). and high social cohesion (OR = 0.63, 95% CI = 0.46, 0.86). High social fragmentation (OR = 0.80, 95% CI = 0.64, 0.99), and moderate economic deprivation (OR = 0.64, 95% CI = 0.47, 0.88) were associated with a decreased likelihood of reporting high social control, while high trust in police was associated with an increased likelihood in reporting high social control (OR = 1.86, 95% CI = 1.16, 3.00). Further research should be undertaken to better understand the direction of effect of these associations and how interventions to promote social processes can utilize these findings to improve health.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 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 ».