Does Segregation Lead to Lower Birth Weight?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Racial residential segregation in the United States has been linked to racial differences in birth outcomes, with studies reporting associations between segregation and birth weight. However, this relationship is likely confounded, and many individual and neighborhood-level covariates included in previous models are likely mediators, potentially obscuring any causal impact of segregation on birth weight. METHODS: We compiled a record of non-Hispanic black and white singleton births to US-born/resident mothers in 2000, linked to segregation indices at the metropolitan statistical area (MSA) level in the non-Southern US. Segregation was measured via the dissimilarity index. The outcomes were individual-level birth weight and the metropolitan statistical area-level black/white gap in birth weight. We instrumented for segregation using the railroad division index. We compared race-stratified ordinary least squares models to two-stage least squares models, with cluster robust standard errors. RESULTS: We estimated a 1.2 g decrease in black birth weight for every one-percentage point increase in segregation (95% confidence interval [CI]: -1.9, -0.50) via ordinary least squares but a 2.8 g decrease (95% CI: -6.0, 0.48) using two-stage least squares. For white infants, our ordinary least squares estimate was 0.53 (95% CI: -0.23, 1.3), and our two-stage least squares estimate was in the opposite direction (-0.68, 95% CI: -3.5, 2.1). CONCLUSIONS: Ordinary least squares estimates may understate the effect of segregation on birth weight in blacks. Evidence from instrumental variable models was consistent with a causal impact of segregation on black birth outcomes, but estimates were imprecise and may be affected by weak instrument bias.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».