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Enregistrement W2593220384 · doi:10.1016/j.gaceta.2016.12.012

Financial fraud and health: the case of Spain

2017· article· en· W2593220384 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGaceta Sanitaria · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrencyFinanceCompensation (psychology)Financial compensationMental healthBusinessQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)Sample (material)Actuarial scienceMedicinePsychologyPsychiatryEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine whether financial fraud is associated with poor health sleeping problems and poor quality of life. METHODS: Pilot study (n=188) conducted in 2015-2016 in Madrid and León (Spain) by recruiting subjects affected by two types of fraud (preferred shares and foreign currency mortgages) using venue-based sampling. Information on the monetary value of each case of fraud; the dates when subjects became aware of being swindled, lodged legal claim and received financial compensation were collected. Inter-group comparisons of the prevalence of poor physical and mental health, sleep and quality of life were carried according to type of fraud and the 2011-2012 National Health Survey. RESULTS: In this conventional sample, victims of financial fraud had poorer health, more mental health and sleeping problems, and poorer quality of life than comparable populations of a similar age. Those who had received financial compensation for preferred share losses had better health and quality of life than those who had not been compensated and those who had taken out foreign currency mortgages. CONCLUSION: The results suggest that financial fraud is detrimental to health. Further research should examine the mechanisms through which financial fraud impacts health. If our results are confirmed psychological and medical care should be provided, in addition to financial compensation.

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,303 · 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