MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2514044123 · doi:10.1093/geronb/gbw110

A Longitudinal Assessment of Perceived Discrimination and Maladaptive Expressions of Anger Among Older Adults: Does Subjective Social Power Buffer the Association?

2016· article· en· W2514044123 sur OpenAlexaff
Yeonjung Lee, Alex Bierman

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)AngerPsychologyBuffer (optical fiber)Clinical psychologyDevelopmental psychologyPsychotherapistComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: We examine whether perceived discrimination in older adults is associated with external conflict (anger-out) and internally directed anger (anger-in), as well as how subjective social power-as indicated by a sense of personal control and subjective social status-modifies these associations while holistically controlling for time-stable confounds and the five major dimensions of personality. Method: The 2006 and 2008 psychosocial subsamples of the Health and Retirement Study were combined to create baseline observations, and the 2010 and 2012 waves were combined to create follow-up observations. Responses were analyzed with random-effects models that adjust for repeated observations and fixed-effects models that additionally control for all time-stable confounds. Results: Discrimination was significantly associated with anger-in and anger-out. Fixed-effects models and controls for personality reduced these associations by more than 60%, although they remained significant. Measures of subjective social power weaken associations with anger-out but not anger-in. Discussion: The mental health consequences of perceived discrimination for older adults may be over-estimated if time-stable confounds and personality are not taken into account. Subjective social power can protect victims of discrimination from reactions that may escalate conflict, but not from internalized anger that is likely to be wearing and cause further health problems.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journals of Gerontology Series BMême sujetAging and Gerontology ResearchTravaux en français237 207