Live like mosquitoes: <i>Hukou</i> , rural–urban disparity, and depression
Notice bibliographique
Résumé
Although there has been a longstanding curiosity about the socio-political consequences of China’s remarkable urban–rural divide, we have yet to understand the divide’s possible influence on mental health. Using data from the 2016 wave of the China Labor-force Dynamics Survey (CLDS), we find that depressive symptoms of both rural–urban migrants and rural residents are significantly higher than those of urban residents. Consistent with the fundamental-causes-of-disease and stress-exposure perspectives, results from zero-inflated negative binomial regression suggest that such differences in depressive symptoms can be attributed to socioeconomic status and proximate stressors such as unemployment, living alone, and the unaffordability of medical services. In particular, the rural–urban difference in depressive symptoms is explained away by educational attainment. A further investigation using spline Poisson regression suggests that the protective effects of the period of middle school, which vary substantially across demographic groups, are especially relevant to the rural–urban disparity in depression. We argue that hukou is a fundamental cause of disease in China and mental health is an important yet understudied area where China’s salient urban–rural inequality strikes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».