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Enregistrement W2621270781 · doi:10.1093/geronb/gbx068

Older Adults Without Close Kin in the United States

2017· article· en· W2621270781 sur OpenAlexaff
Rachel Margolis, Ashton M. Verdery

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Aging
Mots-clésNext of kinPsychologyGerontologyPolitical scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We document the size and characteristics of the population of older adults without close kin in the contemporary United States. METHODS: Using the Health and Retirement Study, we examine the prevalence of lacking different types and combinations of living kin, examine how kinless-ness is changing across birth cohorts, and provide estimates of kinless-ness for sociodemographic and health groups. RESULTS: In 1998-2010, 6.6% of U.S. adults aged 55 and above lacked a living spouse and biological children and 1% lacked a partner/spouse, any children, biological siblings, and biological parents. Kinless-ness, defined both ways, is becoming more common among adults in their 50s and 60s for more recent birth cohorts. Lacking close kin is more prevalent among women than men, native born than immigrants, never-married, those living alone, college-educated women, those with low levels of wealth, and those in poor health. DISCUSSION: Kinless-ness should be of interest to policy makers because it is more common among those with social, economic and health risks; those who live alone, with low levels of wealth, and disability. Aging research should address the implications of kinless-ness for public health, social isolation, and the demand for institutional care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,355
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations118
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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