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Enregistrement W2766194266 · doi:10.1177/0020715217736361

The relation between religion and depression in Europe: The moderating role of the religious context

2017· article· en· W2766194266 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Van de Velde, Koen Van der Bracht, Veerle Buffel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityPsychologyContext (archaeology)PrayerAttendanceEuropean Social SurveyChurch attendanceDepression (economics)Multilevel modelClinical psychologySocial psychologyDepressive symptomsPsychiatryAnxietyReligious studiesPolitical sciencePoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has found that religiosity is positively related to mental well-being. This study assesses whether the religious context moderates the relationship between individual levels of religiosity and depression in the religiously diverse European context. We apply multilevel models, examining 68,874 individuals in 29 European countries subdivided into 277 regions from the sixth (2012) and seventh (2014) wave of the European Social Survey. First, we found that religious service attendance is associated with fewer depressive feelings, but the opposite is true for frequency of prayer. Second, the results indicate that the association between religiosity and depression is moderated by the religious context. In less religious regions, depressive symptoms relate less to service attendance than in highly religious regions, while frequency of praying relates to more depressive symptoms in regions with lower levels of religiosity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations62
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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