Early-life family income and subjective well-being in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Subjective well-being (SWB) in youths positively relates to family income, however its association with income during childhood is unclear. Using longitudinal data from the US Panel Study of Income Dynamics (n = 2234 adolescents, age 12-19 years), we examined whether the timing and duration of low family income in childhood was associated with adolescent SWB. METHODS: We categorized family income during childhood into state-specific quintiles. Adolescent SWB was assessed using a 12-item questionnaire (score range 3-18). We used marginal structural modelling to test for sensitive periods of exposure to low income and tested cumulative effects of income by modelling the number of years spent in the poorest income quintiles. RESULTS: A period in early childhood (age 0-2 years) was particularly sensitive to low family income. Adolescent SWB was 1.65 (95% CI 0.40, 2.91) points lower in those who grew up in the poorest income quintiles during early childhood compared with the top quintile. Further, each childhood year spent in the poorest income quintiles was associated with a 0.10 point (95% CI 0.04, 0.16) lower SWB score in adolescence. CONCLUSIONS: The timing and duration of low family income in childhood both predict individual differences in adolescent SWB. Further studies are needed to clarify the mechanisms of these models and inform public policies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».