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Enregistrement W2761443877 · doi:10.1007/s13524-017-0620-0

Healthy Grandparenthood: How Long Is It, and How Has It Changed?

2017· article· en· W2761443877 sur OpenAlexafffundabout
Rachel Margolis, Laura Wright

Notice bibliographique

RevueDemography · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaUniversity of Michigan
Mots-clésGrandparentEthnic groupDemographyKinshipRace (biology)GerontologyFertilityMedicinePsychologyPopulationDevelopmental psychologySociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthy grandparenthood represents the period of overlap during which grandparents and grandchildren can build relationships, and grandparents can make intergenerational transfers to younger kin. The health of grandparents has important implications for upward and downward intergenerational transfers within kinship networks in aging societies. Although the length of grandparenthood is determined by fertility and mortality patterns, the amount of time spent as a healthy grandparent is also affected by morbidity. In this study, we estimate the length of healthy grandparenthood for the first time. Using U.S. and Canadian data, we examine changes in the length of healthy grandparenthood during years when grandparenthood was postponed, health improved, and mortality declined. We also examine variation in healthy grandparenthood by education and race/ethnicity within the United States. Our findings show that the period of healthy grandparenthood is becoming longer because of improvements in health and mortality, which more than offset delays in grandparenthood. Important variation exists within the United States by race/ethnicity and education, which has important implications for family relationships and transfers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations73
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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