Labor market and health trajectories during periods of economic recession and expansion in the United States, 1988‒2011
Notice bibliographique
Résumé
Objectives We examined associations between labor market and health (LM-H) trajectories in the United States between 1988 and 2011 and whether associations differed across macroeconomic expansion/recession periods. Methods Working-age cohorts, derived from the US Panel Study of Income Dynamics, were followed over time to characterize LM-H trajectories. Poisson regression provided relative risks (RR) with robust 95% confidence intervals (CI) for the association between trajectories, adjusting for demographic and socioeconomic variables. Results LM trajectories ending in unemployment (RR 1.7‒2.5 across periods) or inactivity (RR 2.3-3.2) had a greater risk of worsening health trajectories, compared to stable employment. In contrast, RR for individuals returning to work following an intermediary period of unemployment/inactivity were attenuated across most periods. Stable-employed individuals had the highest probability of remaining in good health, whereas trajectories ending in unemployment or inactivity had the lowest probability. These overall relationships were consistent across macroeconomic periods. Conclusions We found strong and consistent relationships between LM-H trajectories across macroeconomic periods. The attenuated (but not eliminated) risk among individuals returning to work following a period of unemployment/inactivity suggests that health outcomes are not only dependent on the LM end-state, but also on the distinct pattern over time.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».