MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2734051089 · doi:10.1093/geroni/igx004.2404

THE IMPACT OF RELIGIOUS ACTIVITY ON LIFE AND ACTIVE LIFE EXPECTANCY IN THE EUROPEAN UNION

2017· article· en· W2734051089 sur OpenAlexaff
Chi‐Tsun Chiu, Zachary Zimmer, Carol Jagger, Mary Beth Ofstedal, Yasuhiko Saito

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyActivities of daily livingExpectancy theoryGerontologyEuropean unionPsychologyDemographyMedicineSocial psychologySociologyEconomicsPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine whether religious activity is associated with longer life expectancy and active life expectancy in European Union countries using data from the first five waves of the Survey of Health and Retirement in Europe (SHARE, 2004–2011). Life expectancy and active life expectancy by gender, religious activity, and country were calculated from incidence-based multistate life tables that were constructed based on estimated transition probabilities. Measures of six activities of daily living (ADLs) and seven instrumental activities of daily living (IADLs) are used to define active and inactive life with inactivity defined as having difficulty or requiring help in any one of the ADLs or IADLs. Our results show that religious activity is strongly related to life expectancy and active life expectancy at age 50. Older people who take part in religious activities live longer and spend more years active than those who do not take part.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInnovation in AgingMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207